AI說書 - 從0開始 - 100
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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。
在第四章中，將會談論以下主題：
- 定義機器翻譯
- 人類轉導與翻譯
- 機器轉導和翻譯
- 評估機器翻譯
- 預處理 Workshop on Machine Translation (WMT) 資料集
- 使用 Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) 評估機器翻譯
- 使用 Google Trax 進行翻譯
- 創建原始 Transformer 模型
- Tokenizing 一個句子
- 從 Transformer 解碼
- De-Tokenizing 並顯示翻譯
- 使用 Google 翻譯進行翻譯
- 使用 Google Translate AJAX API 包裝器進行翻譯
- 使用 Gemini 進行翻譯
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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。
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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~
本文介紹了人工智慧（AI）及機器學習（ML）的基本概念和關係，探討了數據在機器學習中的重要性，以及深度學習和生成式人工智慧的應用。
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
這是我看過最好的AI科普影片了；現在流行的GPT使用的大語言模型 (large language model, LLM), 是把每一個單字都當作一個高維度向量
影片中GPT3共儲存50257個英文單字, 每
AI 相關的內容每天都非常多，有聽過很多人因此感覺到焦慮，怕錯過了最新資訊就會趕不上，這篇內容會跟大家詳細的分享我自己的學習方法和經驗，並且會在最後分享一些我的學習資訊來源。
機器學習是什麼?
簡單來說，機器學習就是訓練機器尋找Function的一段過程，而這個Function可以幫助我們解決我們遇到的問題，或是幫助我們
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
透過先進的技術將繁複的書籍內容轉換成精煉的摘要。這不僅是對當前技術進步的展現，也象徵著未來人工智慧與人類知識互動的無限可能性。
延續上週提到的，「有哪些不訓練模型的情況下，能夠強化語言模型的能力」，這堂課接續介紹其中第 3、4 個方法
2023年被世人稱做生成式AI世代的元年，各式各樣的AI工具不斷湧現，改變了人們的生活。本文將詳細介紹人工智慧和機器學習的相關知識，以及各種人工智慧和機器學習的實現方法。
ChatGPT最擅長的就是文本處理，用來翻譯字幕應該也是一片蛋糕吧！但實際操作測試，卻發現沒那麼容易，原因是影片翻譯要考量的因素太多包括：
▪️時間戳記對齊
▪️適合閱讀且中英文對照文句長度
▪️貼合講者原意語氣風格
▪️專業術語與專有名詞
還有GPT一次可以處理的資訊量有限，超過
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~
本文介紹了人工智慧（AI）及機器學習（ML）的基本概念和關係，探討了數據在機器學習中的重要性，以及深度學習和生成式人工智慧的應用。
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
這是我看過最好的AI科普影片了；現在流行的GPT使用的大語言模型 (large language model, LLM), 是把每一個單字都當作一個高維度向量
影片中GPT3共儲存50257個英文單字, 每
AI 相關的內容每天都非常多，有聽過很多人因此感覺到焦慮，怕錯過了最新資訊就會趕不上，這篇內容會跟大家詳細的分享我自己的學習方法和經驗，並且會在最後分享一些我的學習資訊來源。
機器學習是什麼?
簡單來說，機器學習就是訓練機器尋找Function的一段過程，而這個Function可以幫助我們解決我們遇到的問題，或是幫助我們
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
透過先進的技術將繁複的書籍內容轉換成精煉的摘要。這不僅是對當前技術進步的展現，也象徵著未來人工智慧與人類知識互動的無限可能性。
延續上週提到的，「有哪些不訓練模型的情況下，能夠強化語言模型的能力」，這堂課接續介紹其中第 3、4 個方法
2023年被世人稱做生成式AI世代的元年，各式各樣的AI工具不斷湧現，改變了人們的生活。本文將詳細介紹人工智慧和機器學習的相關知識，以及各種人工智慧和機器學習的實現方法。
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還有GPT一次可以處理的資訊量有限，超過