AI說書 - 從0開始 - 109 | BLEU 評分機制前言
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。
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：資料集的資料進行資料清洗
- AI說書 - 從0開始 - 106：定義空白表單、詞彙計數器的函數 (排除頻率低的詞彙)
- AI說書 - 從0開始 - 107：定義將沒看過的詞彙轉為 'unk' 的函數
- AI說書 - 從0開始 - 108：匯集所有函數並製造出可以直接拿來訓練的資料集
法語數據集的每一行都是需要翻譯的句子，英語數據集的每一行都是機器翻譯模型的參考翻譯，機器翻譯模型必須生成一個英語候選翻譯，以匹配這個參考翻譯，BLEU 提供了一種方法來評估機器翻譯模型生成的候選翻譯。
Papineni 等人於 2002 年設計了一種有效的方法來評估人工翻譯，人工基準很難定義，然而，他們意識到，如果我們將人工翻譯與機器翻譯逐字比較，可以獲得有效的結果，Papineni 稱其方法為：Bilingual Evaluation Understudy Score (BLEU)，我們想用 Natural Language Toolkit (NLTK) 來實作 BLEU，詳見：
http://www.nltk.org/api/nltk.translate.html#nltk.translate.bleu_score.sentence_bleu
BLEU 方法將部分候選句子與一個或多個參考句子進行比較，以下先載入必要的依賴庫：
from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
from nltk.translate.bleu_score import SmoothingFunction
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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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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 - 103 所載入的資料集，現在要來進行資料前置處理，首先載入需要的依賴：
import pickle
from pickle impo
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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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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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目前我們已經完成：
Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
Multi-Head Attention 數學說明：AI
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