Regularization
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正規化（Regularization）是機器學習中用來防止模型過擬合的重要技術。
1️⃣L1 正規化(LASSO)：加總參數絕對值，鼓勵稀疏性，適合特徵選擇。
2️⃣L2 正規化(Ridge)：加總參數平方值，抑制大參數，提升穩定性。
甚至還有混合體 Elastic Net (L1+L2)
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嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
相信大家現在都有在使用網銀的習慣
以前因為打工和工作的關係，我辦過的網銀少說也有5、6間，可以說在使用網銀App方面我可以算是個老手了。
最近受邀參加國泰世華CUBE App的使用測試
嘿嘿~殊不知我本身就有在使用他們的App，所以這次的受測根本可以說是得心應手
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。
在某些情況下，別人提供的 Pretrained Transformer Model 效果不盡人意，可能會想要自己做 Pretrained Model，但是這會耗費大量運
本系列將討論 LLM 時代中，分散 ML workload 的各種方法。作為系列的第一篇，我們將提及 High-level 的概論，譬如分散式訓練的各種切法、Model Parallelism 的相依問題，以及改善 Network Topology 等課題。
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。
回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 110，介紹了 BLEU 使用方法與公式，現在我們再跑一個例子：
#Example 3
reference = [['the
長短期記憶（英語：Long Short-Term Memory，LSTM）是一種時間循環神經網路（RNN），論文首次發表於1997年。
LSTM（長短期記憶）是一種特定類型的遞歸神經網絡（RNN），在許多需要處理時間序列數據或順序數據的應用中非常有用。
以下是一些常見的 LSTM 應用：
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。
下游任務是一個 Fine-Tuned 的 Transformer 任務，它從預先訓練的 Transformer 模型繼承模型和參數，故，下游任務是運行微調任務的預訓練模
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。
從 AI說書 - 從0開始 - 82 到 AI說書 - 從0開始 - 85 的說明，有一個很重要的結論：最適合您的模型不一定是排行榜上最好的模型，您需要學習 NLP 評
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。
Transformer 可以透過繼承預訓練模型 (Pretrained Model) 來微調 (Fine-Tune) 以執行下游任務。
Pretrained Mo
前言
在閱讀《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》時，文中介紹了殘差網路，並推薦了兩篇論文；因為在看了書後，對殘差網路的概念還是不很清楚，於是決定用ChatGPT翻譯這兩篇論文來增強理解，以下正文是第一篇論文：Deep Residual Learning for Image Re
大語言模型（LLMs）對於任何對人工智能和自然語言處理感興趣的人來說都是一個令人興奮的領域。
這類模型，如GPT-4，
透過其龐大的數據集和複雜的參數設置，
提供了前所未有的語言理解和生成能力。
那麼，究竟是什麼讓這些模型「大」得如此不同呢？
對於熱衷於語言科技的你，
大語言模型（LLMs）在自然語言處理（NLP）領域的發展無疑是一個革命性的進展。
從傳統的規則系統到基於深度學習的方法，
LLMs展現了在理解、生成和翻譯人類語言方面的巨大突破。
這不僅是技術上的飛躍，
更是開啟了新的應用和可能性。
下面將介紹這一變革帶來的三大
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#Example 3
reference = [['the
長短期記憶（英語：Long Short-Term Memory，LSTM）是一種時間循環神經網路（RNN），論文首次發表於1997年。
LSTM（長短期記憶）是一種特定類型的遞歸神經網絡（RNN），在許多需要處理時間序列數據或順序數據的應用中非常有用。
以下是一些常見的 LSTM 應用：
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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。
Transformer 可以透過繼承預訓練模型 (Pretrained Model) 來微調 (Fine-Tune) 以執行下游任務。
Pretrained Mo
前言
在閱讀《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》時，文中介紹了殘差網路，並推薦了兩篇論文；因為在看了書後，對殘差網路的概念還是不很清楚，於是決定用ChatGPT翻譯這兩篇論文來增強理解，以下正文是第一篇論文：Deep Residual Learning for Image Re
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這類模型，如GPT-4，
透過其龐大的數據集和複雜的參數設置，
提供了前所未有的語言理解和生成能力。
那麼，究竟是什麼讓這些模型「大」得如此不同呢？
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從傳統的規則系統到基於深度學習的方法，
LLMs展現了在理解、生成和翻譯人類語言方面的巨大突破。
這不僅是技術上的飛躍，
更是開啟了新的應用和可能性。
下面將介紹這一變革帶來的三大