AI說書 - 從0開始 - 189 | 額外改進方向
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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。
整理目前手上有的素材：
- AI說書 - 從0開始 - 180 | RoBERTa 預訓練前言：RoBERTa 預訓練前言
- AI說書 - 從0開始 - 181 | 預訓練模型資料下載與相關依賴準備：預訓練模型資料下載與相關依賴準備
- AI說書 - 從0開始 - 182 | 資料清洗：資料清洗
- AI說書 - 從0開始 - 183 | 初始化模型與 Tokenizer：初始化模型與 Tokenizer
- AI說書 - 從0開始 - 184 | 訓練 & 驗證資料集切割：訓練 & 驗證資料集切割
- AI說書 - 從0開始 - 185 | 初始化 Trainer：撰寫 Training Argument 並初始化 Trainer
- AI說書 - 從0開始 - 186 | 訓練並儲存模型：訓練並儲存模型
- AI說書 - 從0開始 - 187 | 製作 Inference 函數：製作 Inference 函數
- AI說書 - 從0開始 - 188 | 製作聊天介面：製作聊天介面
至此完成模型訓練的所有過程，這不是終點而是起點，提供幾個可以嘗試的事項：
- 調整參數讓訓練成果更佳
- 從 Hugging Face 上挑選其他模型進行訓練
- 製作屬於自己專案的資料集
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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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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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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：
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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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Multi-Head Attention 數學說明：AI
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AI說書 - 從0開始 - 105
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