promptengineering
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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。
現在我們要把 BERT 的 Pretrained 模型從 Hugging Face 上載入，程式為：
model = BertForSequenceClassific
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今天來談 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 的 Pretrain 與 Fin
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Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 只有 Encoder Layer，沒有 D
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從 AI說書 - 從0開始 - 99 到 AI說書 - 從0開始 - 121，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Proc
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延續 AI說書 - 從0開始 - 118 安裝完 googletrans，現在示範如何從英文翻譯成法文：
import googletrans
translator
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我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 114 建立了 Transformer 模型。
現在我們來載入預訓練權重，預訓練的權重包含 Transformer 的智慧
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Google Brain 開發了 Tensor2Tensor（T2T），讓深度學習開發變得更加容易，T2T 是 TensorFlow 的擴展，包含深度學習模型庫，其中包
大家好，我是萊丘，今天要與大家分享的是 OpenAI最新公布的AI提示詞生成指南。這份指南分成六大要點，幫助我們如何有效地跟ChatGPT互動，就算你不會寫 code 也可以輕鬆掌握。
要點一：指令清晰且具體
大家都知道，ChatGPT 雖然聰明，但它不是讀心術的高手，所以我們需
