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發揮以小搏大的精神，直接蒸餾法訓練Mistral 7B
Zephyr: Direct Distillation of LM Alignment
Published on Oct 26, Authors:Lewis Tunstall,Edward Beeching,Nathan Lambert,Nazneen Rajani,Kashif Rasul,Younes Belkada,Shengyi Huang,Leandro von Werra,Clémentine Fourrier,Nathan Habib,Nathan Sarrazin,Omar Sanseviero,Alexander M. Rush,Thomas Wolf
前言:
把LLM 7B模型努力做到能和GPT4匹敵的境界，是目前熱門的主題。
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帶你用上帝視角，針對市面上具有高度價值的影片/論文/書籍，用東方取象，與西方邏輯辯證的角度同時出發，跟著我一起來探討宇宙萬事萬物的本質，隨時隨地都可以來一場說走就走的思維旅行。作者在台積電 / 聯發科等科技產業有累計10年的資歷，近期對於人工智慧，東方易經，西方辯證邏輯，還有佛法向內求有深度興趣。
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先前麥克買了在預算及性能方面都十分複合需求的NXTPAPER 11平板，但拿到辦公室使用後便發現因為時不時有簡報需求，主機本身不支援有線視訊輸出實在是非常不方便，因又開始尋找新歡。最終麥克選擇了算是還滿熟悉的品牌小米旗下的小米平板6，以下為麥克這一個月下來的使用心得。
從預計的十月底出貨經過重重波折，Pubu自家開發的10寸彩色閱讀器Pubook Pro終於是送到第一批集資者手中了。究竟這台閱讀器有沒有本事撼動目前的電子紙閱讀器市場？有達到集資時承諾的各項功能嗎？且讓身為首批集資者之一的麥克跟大家談談收到主機後使用數天的感想。
Steam Deck 迎來大改版，最重要的更新就是換成 OLED 螢幕。使用 OLED 螢幕帶來更好看的顏色，大小還小幅提升到 7.4 吋。關係續航力的電池也從 40 瓦小時升級到 50 瓦小時， 3A 大作都可以多玩一小時呢！這麼香的更新，怎麼不給他買下去呢 😄
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現代社會跟以前不同了，人人都有一支手機，只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行，然而如今科技快速發展之下，金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的，每一家銀行都有自己的App時，我們又該如何選擇呢？(本文係由國泰世華銀行邀約)
今天我會用不同角度帶大家看這款國泰世華CUB
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~
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 - 129 中說，Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
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 AI說書 - 從0開始 - 127 中提及：
Transformer 的關鍵參數為：
原始 Transformer 模型中，左圖的 N = 6
原始 Tran
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回顧 AI說書 - 從0開始 - 39 至 AI說書 - 從0開始 - 69 的第二章內容，我們拿 Encoder 出來看：
幾點注意如下：
BERT 模型使用 M
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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
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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
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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
在AI時代中，GPT技術正在改變我們的生活。然而，SLM（小型語言模型）也開始受到關注，具有更高的效率、更低的資源消耗和更快的響應速度。這篇文章將討論LLM和SLM的比較、SLM的應用場景以及未來的發展趨勢。
大型語言模型(LLM)是基於深度學習的自然語言處理模型，而多模態模型(LMM)能處理多種資料型態。這些模型將對未來帶來重大改變。LLM 專注於理解和生成自然語言，LMM 能夠處理跨模態的內容，並整合多種資料的能力，有望成為未來趨勢。
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
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更是開啟了新的應用和可能性。
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