AI說書 - 從0開始 - 84
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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。
繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 AI說書 - 從0開始 - 83，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，需要提供以下幾項素材：
- 模型
- 使用資料集
- 衡量標準，如 AI說書 - 從0開始 - 82 與 AI說書 - 從0開始 - 83 所述
以下提供幾個常見的自然語言處理 Benchmarks：
- General Language Understanding Evaluation (GLUE)
- SuperGLUE
- Workshop on Machine Translation (WMT)
SuperGLUE 基準測試是由 Wang 等人於 2019 所提出的，此團隊也是 GLUE 基準測試的提出者，GLUE 基準測試的動機是為了表明 Natural Language Understanding 必須適用於廣泛的任務，主要集中在突破性的 Transformer 模型上，GLUE 的排行版可以參見：https://gluebenchmark.com/leaderboard ， 2023 年 11 月的排名見下表：
圖片出自書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024
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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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