AI說書 - 從0開始 - 115 | Google Trax 載入預訓練權重
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。
我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 114 | 使用 Google Trax 建立 Transformer 模型 建立了 Transformer 模型。
現在我們來載入預訓練權重，預訓練的權重包含 Transformer 的智慧，權重構成了 Transformer 的語言表示，權重可以表示為許多參數，這些參數將產生某種形式的機器智慧：
model.init_from_file('gs://trax-ml/models/translation/ende_wmt32k.pkl.gz', weights_only = True)
偷看一下權重的數字，如下：
接著來執行 Tokenizing 動作：
sentence = 'I am only a machine but I have machine intelligence.'
tokenized = list(trax.data.tokenize(iter([sentence]), vocab_dir = 'gs://trax-ml/vocabs/', vocab_file = 'ende_32k.subword'))[0]
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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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大家好，我是woody，是一名料理創作者，非常努力地在嘗試將複雜的料理簡單化，讓大家也可以體驗到料理的樂趣而我也非常享受料理的過程，今天想跟大家聊聊，除了料理本身，料理創作背後的成本。
哈囉～很久沒跟各位自我介紹一下了～
大家好～我是爺恩
我是一名圖文插畫家，有追蹤我一段時間的應該有發現爺恩這個品牌經營了好像.....快五年了(汗)時間過得真快！隨著時間過去，創作這件事好像變得更忙碌了，也很開心跟很多厲害的創作者以及廠商互相合作幫忙，還有最重要的是大家的支持與陪伴🥹。
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~
前言
讀了許多理論，是時候實際動手做做看了，以下是我的模型訓練初體驗，有點糟就是了XD。
正文
def conv(filters, kernel_size, strides=1):
return Conv2D(filters,
kernel_size,
筆記-曲博談AI模型.群聯-24.05.05
https://www.youtube.com/watch?v=JHE88hwx4b0&t=2034s
*大型語言模型 三個步驟:
1.預訓練，訓練一次要用幾萬顆處理器、訓練時間要1個月，ChatGPT訓練一次的成本為1000萬美金。
2.微調(
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。
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
這篇文章介紹瞭如何利用生成式AI（GenAI）來提高學習效率，包括文章重點整理、完善知識體系、客製化學習回饋、提供多元觀點等方法。同時提醒使用者應注意內容的信效度，保持學術誠信，適當運用GenAI能大幅提升工作效率。
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
這一節課說明，如何透過改變給模型的指示或咒語（prompt），來得到不同的結果 。如果直接說結論的話會是，在今天語言模型的能力之下，我們只要交代清楚任務就好，可以包括背景以及需求。而這節課很像是一堂模型咒語的歷史課 XD
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