AI說書 - 從0開始 - 180 | RoBERTa 預訓練前言
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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。
接下來，我們將預先訓練 Hugging Face RobertaForCausalLM 模型，使其成為 X (以前稱為 Twitter) 的生成式 AI 客戶支援聊天代理，RoBERTa 是僅有編碼器的模型，因此，它主要宗旨是在理解和編碼輸入。
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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
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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
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延續xxxx，ChatGPT 產生的程式，我們將它匯入 Colab 執行看看 ( Colab 使用教學見 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
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延續 xxx ，ChatGPT 除了產生程式周邊的文字描述，事實上它還會回覆程式語法的指令 :
!pip install scikit-learn
import nu
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Transformer 的重要性已經被公認了，因此在 Hugging Face 中亦有被實作，呼叫方式如下：
!pip -q install transformers
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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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我們已經在AI說書 - 從0開始 - 30中，陳述了AI專案選擇系統的重要性，可以是Hugging Face、Google Cloud AI、ChatGPT/GPT-4
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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
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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。
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延續AI說書 - 從0開始 - 2，ChatGPT的根基是一種名為Transformer的Foundation Model，我們從Transformer的時間複雜度開始
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