AI說書 - 從0開始 - 449 | Auto-Big-Bench 資料集下載與環境變數配置

更新 發佈閱讀 2 分鐘

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


我們先下載資料集:

!curl -L https://raw.githubusercontent.com/Denis2054/Transformers_3rd_Edition/master/Chapter15/tasks.txt --output "tasks.txt"


來看看下載下來的資料長得如何:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('tasks.txt', header = None, on_bad_lines = 'skip')
df.columns = ['Tasks']
df

nbt = len(df)
print("Number of tasks: ", nbt)


結果為:

raw-image
raw-image


再來配置 OpenAI 的金鑰與環境變數設置:

try: 
import openai
except:
!pip install openai
import openai

f = open("drive/MyDrive/files/api_key.txt", "r")
API_KEY = f.readline()
f.close()
import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = API_KEY
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")



留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
Learn AI 不 BI
240會員
893內容數
這裡將提供: AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹,一起在未來AI的世界擁抱AI技術,不BI。
Learn AI 不 BI的其他內容
2025/06/22
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 為了說明這個可能的未來飛躍,程式將處理 144 個 BIG-Bench 自然語言處理 (NLP) 任務,前 10 個範例如下所示: 至於 Prompt 將包含:
Thumbnail
2025/06/22
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 為了說明這個可能的未來飛躍,程式將處理 144 個 BIG-Bench 自然語言處理 (NLP) 任務,前 10 個範例如下所示: 至於 Prompt 將包含:
Thumbnail
2025/06/21
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 人工智慧是否即將能夠自我評估?讓我們邁向未來,看看最有可能發生的情況,向 GPT-4 提供超過 140 個 BIG-Bench 任務樣本,其形式為: 當中的 GP
Thumbnail
2025/06/21
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 人工智慧是否即將能夠自我評估?讓我們邁向未來,看看最有可能發生的情況,向 GPT-4 提供超過 140 個 BIG-Bench 任務樣本,其形式為: 當中的 GP
Thumbnail
2025/06/20
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 有鑒於 AI說書 - 從0開始 - 445 | 其它套件安裝 中回報錯誤訊息,靠著實驗精神,得出以下程式可以成功完成安裝的需求: !pip install opena
Thumbnail
2025/06/20
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 有鑒於 AI說書 - 從0開始 - 445 | 其它套件安裝 中回報錯誤訊息,靠著實驗精神,得出以下程式可以成功完成安裝的需求: !pip install opena
Thumbnail
看更多
你可能也想看
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 目前我們已經有資料集在 AI說書 - 從0開始 - 103 ,必要的清理函數在 AI說書 - 從0開始 - 104 ,現在把它們湊在一起,如下: # load Eng
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 目前我們已經有資料集在 AI說書 - 從0開始 - 103 ,必要的清理函數在 AI說書 - 從0開始 - 104 ,現在把它們湊在一起,如下: # load Eng
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 如 AI說書 - 從0開始 - 78 所述,經過 AI說書 - 從0開始 - 74 到目前為止的實驗,應可以漸漸感受到 Transformer 模型如何從數學層面漸漸往
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 如 AI說書 - 從0開始 - 78 所述,經過 AI說書 - 從0開始 - 74 到目前為止的實驗,應可以漸漸感受到 Transformer 模型如何從數學層面漸漸往
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Decoder
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Decoder
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 先做個總回顧: Transformer 架構總覽:AI說書 - 從0開始 - 39 Attention 意圖說明:AI說書 - 從0開始 - 40 Transfo
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 先做個總回顧: Transformer 架構總覽:AI說書 - 從0開始 - 39 Attention 意圖說明:AI說書 - 從0開始 - 40 Transfo
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧 AI說書 - 從0開始 - 62 說:如果我參照原始 Google 釋出的 Transformer 論文的參數,在三個字的句子情況下,Single-Head At
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧 AI說書 - 從0開始 - 62 說:如果我參照原始 Google 釋出的 Transformer 論文的參數,在三個字的句子情況下,Single-Head At
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Attenti
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Attenti
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 講完 Transformer 之 Encoder 架構中的 Embedding 與 Positional Encoding 部分,現在進入 Multi-Head Att
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 講完 Transformer 之 Encoder 架構中的 Embedding 與 Positional Encoding 部分,現在進入 Multi-Head Att
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News