AI說書 - 從0開始 - 294 | Tokenizer 重要性範例之展示 6
更新於 發佈於 閱讀時間約 2 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。
替換生僻字詞本身就是一個項目，這項工作是為特定任務和項目保留的，例如，假設公司預算可以支付建立航空知識庫的成本，在這種情況下，值得花時間查詢 Tokenized Directory 以查找它遺漏的單字，此知識庫將定期更新。
我們可以用「freedom」來代替「eleutheromania」這個詞，它傳達了相同的元概念，接著展示「freedom」及「liberty」兩詞之間的相似度計算結果：
word1 = "freedom"
word2 = "liberty"
print("Similarity", similarity(word1, word2), word1, word2)
結果為：
無論如何，有些生僻詞需要被更主流的字詞所取代，例如，我們可以使用替換詞建立查詢，執行這些查詢直到發現相關性超過 0.9，此外，如果我們管理一個重要的法律項目，我們可以將包含生僻單字的重要文件翻譯成標準英語，因此，Transformer 在 NLP 任務上的表現將會提高，公司的知識庫也會逐漸增加。
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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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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~
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總結一下目前有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 103：資料集載入
AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
AI說書 - 從0開始 - 105
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我們從 AI說書 - 從0開始 - 103 至 AI說書 - 從0開始 - 105 的努力，已經完成資料集前處理，現在需要定義一個函數來加載這些清理過的數據集，並在預處
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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
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延續 AI說書 - 從0開始 - 102 說要窺探 WMT 資料集，以下著手資料集下載程式：
import urllib.request
# Define the
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Transformer 擁有先進的翻譯能力，能夠捕捉多種語言中單字序列的意思，在第四章中，我們將介紹一些關鍵的翻譯概念，並探討它們在 Google Trax、Googl
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以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
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先做個總回顧：
Transformer 架構總覽：AI說書 - 從0開始 - 39
Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
Transfo
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我們在AI說書 - 從0開始 - 42中，見識了 Tokenizer 做的事情了，以下來羅列幾個要點：
它將原始文字轉成小寫
有可能將原始文字再進行切割
通常 T
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Transformer 中的 Attention 機制是 'Word-to-Word' 操作，抑或是 'Token-to-Token' 操作，白話來講就是：「對於句子中
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