AI說書 - 從0開始 - 134 | BERT 微調目標主題與衡量標準

更新 發佈閱讀 1 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。


AI說書 - 從0開始 - 133 中,已經確立了目標就是要做 Fine-Tuning,那主題是什麼?衡量標準是什麼?以下說明:

  • 主題:使用資料集 CoLA,來學習如何判斷一個句子的文法是否是可以被接受的
  • 衡量標準:採用 Matthews Correlation Coefficient (MCC),詳見 AI說書 - 從0開始 - 83


在接下來的操作,會需要使用到煩冗的程式運算,需要有 GPU 來支撐,使用 Google Colab 的 GPU 資源操作見 使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 0

留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
Learn AI 不 BI
239會員
859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
2024/08/30
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 - 125 到 AI說書 - 從0開始 - 155 | 文法判斷介面成果展示,我們完成書籍:Transformers for Natural
2024/08/30
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 - 125 到 AI說書 - 從0開始 - 155 | 文法判斷介面成果展示,我們完成書籍:Transformers for Natural
2024/08/30
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。 回顧一下目前手上有的素材: 訓練的必要模組安裝:AI說書 - 從0開始 - 135 載入資料集:AI說書 - 從0開始 - 136 資料集窺探:AI說書 - 從0
Thumbnail
2024/08/30
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。 回顧一下目前手上有的素材: 訓練的必要模組安裝:AI說書 - 從0開始 - 135 載入資料集:AI說書 - 從0開始 - 136 資料集窺探:AI說書 - 從0
Thumbnail
2024/08/29
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。 回顧一下目前手上有的素材: 訓練的必要模組安裝:AI說書 - 從0開始 - 135 載入資料集:AI說書 - 從0開始 - 136 資料集窺探:AI說書 - 從0
2024/08/29
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。 回顧一下目前手上有的素材: 訓練的必要模組安裝:AI說書 - 從0開始 - 135 載入資料集:AI說書 - 從0開始 - 136 資料集窺探:AI說書 - 從0
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。 回顧 AI說書 - 從0開始 - 129 中說,Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
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 - 129 中說,Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
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 - 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
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 - 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
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 93 介紹了 The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA),其核心思想為:如果該句子在語
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 93 介紹了 The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA),其核心思想為:如果該句子在語
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 93 介紹了 The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA),其核心思想為:如果該句子在語
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 93 介紹了 The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA),其核心思想為:如果該句子在語
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 93 介紹了 The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA),其核心思想為:如果該句子在語
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 93 介紹了 The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA),其核心思想為:如果該句子在語
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。 以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
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。 以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
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。 繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 xxx ,我們談論了衡量 AI 模型的方式,那當你訓練的模型比 State-of-the-Art 還要好並想要進行宣稱時,需要
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。 繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 xxx ,我們談論了衡量 AI 模型的方式,那當你訓練的模型比 State-of-the-Art 還要好並想要進行宣稱時,需要
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