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。
即便是大型語言模型（LLM）有時在特定項目中也會失敗，此時我們應該怎麼做呢？是使用現成的模型設計出好的提示詞？使用嵌入模型進行提示工程？還是微調模型以滿足我們的需求？
每個選擇都有其成本，計算機科學中最好的經驗方法仍然是：
- 依賴可靠且經過優化的評估數據集（包括數量和質量）
- 測試不同的模型和方法，在此情況下，評估通過提示設計、工程和微調所獲得的輸出
- 評估風險和成本
AI說書 - 從0開始 - 434 | Vertex AI PaLM 2 微調前言
更新 發佈閱讀 1 分鐘
留言
Learn AI 不 BI
249會員
1.2K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
2025/06/08
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 - 432 | Vertex AI PaLM 2 API 的結果為：
並以Python 執行之，結果為正確的。
2025/06/08
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 - 432 | Vertex AI PaLM 2 API 的結果為：
並以Python 執行之，結果為正確的。
2025/06/07
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。
有鑒於 AI說書 - 從0開始 - 431 | Vertex AI PaLM 2 API 說 AI 助手產生的結果是有問題的，以下我們重新生成程式碼：
import
2025/06/07
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。
有鑒於 AI說書 - 從0開始 - 431 | Vertex AI PaLM 2 API 說 AI 助手產生的結果是有問題的，以下我們重新生成程式碼：
import
2025/06/06
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。
我們來驗證 AI說書 - 從0開始 - 430 | Vertex AI PaLM 2 API 的內容是否正確：
def fibonacci(n):
a = 0
2025/06/06
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。
我們來驗證 AI說書 - 從0開始 - 430 | Vertex AI PaLM 2 API 的內容是否正確：
def fibonacci(n):
a = 0
#AI 的其他內容
你可能也想看
創作不只是個人戰，在 vocus ，也可以是一場集體冒險、組隊升級。最具代表性的創作者社群「vocus 野格團」，現在有了更強大的新夥伴加入！除了大家熟悉的「官方主題沙龍」，這次我們徵召了 8 位領域各異的「個人主題專家」，將再度嘗試創作的各種可能，和格友們激發出更多未知的火花。
創作不只是個人戰，在 vocus ，也可以是一場集體冒險、組隊升級。最具代表性的創作者社群「vocus 野格團」，現在有了更強大的新夥伴加入！除了大家熟悉的「官方主題沙龍」，這次我們徵召了 8 位領域各異的「個人主題專家」，將再度嘗試創作的各種可能，和格友們激發出更多未知的火花。
看完上篇 4 位新成員的靈魂拷問，是不是意猶未盡？別急，野格團新血的驚喜正接著登場！今天下篇接力的另外 4 位「個人主題專家」，戰力同樣驚人──領域從旅行美食、運動、商業投資到自我成長；這些人如何維持長跑般的創作動力？在爆紅的文章背後，又藏著哪些不為人知的洞察？5 大靈魂拷問繼續出擊
看完上篇 4 位新成員的靈魂拷問，是不是意猶未盡？別急，野格團新血的驚喜正接著登場！今天下篇接力的另外 4 位「個人主題專家」，戰力同樣驚人──領域從旅行美食、運動、商業投資到自我成長；這些人如何維持長跑般的創作動力？在爆紅的文章背後，又藏著哪些不為人知的洞察？5 大靈魂拷問繼續出擊
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
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
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
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
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 - 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
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 - 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
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
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
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。
Transformer 可以透過繼承預訓練模型 (Pretrained Model) 來微調 (Fine-Tune) 以執行下游任務。
Pretrained Mo
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。
Transformer 可以透過繼承預訓練模型 (Pretrained Model) 來微調 (Fine-Tune) 以執行下游任務。
Pretrained Mo
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。
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
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。
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
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 - 25示範了ChatGPT程式的能力，現在我們繼續做下去。
AI說書 - 從0開始 - 25在步驟7：Plot the confusio
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 - 25示範了ChatGPT程式的能力，現在我們繼續做下去。
AI說書 - 從0開始 - 25在步驟7：Plot the confusio
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 - 22解釋Foundation Model與Engines意涵後，我們來試用看看ChatGPT。
嘗試問以下問題：Provide a
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 - 22解釋Foundation Model與Engines意涵後，我們來試用看看ChatGPT。
嘗試問以下問題：Provide a
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 - 17中，介紹了大型語言模型 (LLM)世界裡面常用到的Token，現在我們來談談OpenAI的GPT模型如何利用Inference
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 - 17中，介紹了大型語言模型 (LLM)世界裡面常用到的Token，現在我們來談談OpenAI的GPT模型如何利用Inference
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。
已經在AI說書 - 從0開始 - 12以及AI說書 - 從0開始 - 13中見識到TPU的威力了，現在我們把參數放大到真實大型語言模型的規模，看看運算時間的等級。
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。
已經在AI說書 - 從0開始 - 12以及AI說書 - 從0開始 - 13中見識到TPU的威力了，現在我們把參數放大到真實大型語言模型的規模，看看運算時間的等級。