三分鐘學AI
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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。
從 AI說書 - 從0開始 - 73 到 AI說書 - 從0開始 - 96，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Proce
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。
從 AI說書 - 從0開始 - 73 到 AI說書 - 從0開始 - 96，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Proce
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。
延續 AI說書 - 從0開始 - 93 介紹了 The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA)，其核心思想為：如果該句子在語
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。
延續 AI說書 - 從0開始 - 93 介紹了 The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA)，其核心思想為：如果該句子在語
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。
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延續 AI說書 - 從0開始 - 93 介紹了 The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA)，其核心思想為：如果該句子在語
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。
延續 AI說書 - 從0開始 - 93 介紹了 The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA)，其核心思想為：如果該句子在語
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。
下游任務是一個 Fine-Tuned 的 Transformer 任務，它從預先訓練的 Transformer 模型繼承模型和參數，故，下游任務是運行微調任務的預訓練模
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下游任務是一個 Fine-Tuned 的 Transformer 任務，它從預先訓練的 Transformer 模型繼承模型和參數，故，下游任務是運行微調任務的預訓練模
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回顧 AI說書 - 從0開始 - 87 說：Wang 等人 2019 年的論文，提供了合理答案的選擇 (Choice of Plausible Answers, COP
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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。
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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。
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以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
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以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
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。
延續 AI說書 - 從0開始 - 86 提及 SuperGLUE 任務清單，當中會包含以下欄位：
名稱 (Name)：經過微調的預訓練模型的下游任務的名稱
標識符
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名稱 (Name)：經過微調的預訓練模型的下游任務的名稱
標識符
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從 AI說書 - 從0開始 - 82 到 AI說書 - 從0開始 - 85 的說明，有一個很重要的結論：最適合您的模型不一定是排行榜上最好的模型，您需要學習 NLP 評
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新模型和 Human Baselines 排名將不斷變化，Human Baselines 的位置自從基礎模型出現以來，它就不再具有多大意義了，這些排名只是表明經典 NL
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新模型和 Human Baselines 排名將不斷變化，Human Baselines 的位置自從基礎模型出現以來，它就不再具有多大意義了，這些排名只是表明經典 NL
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 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
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 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
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。
延續 xxx 提到，既然提到訓練，就表示要有一套衡量基準供大家遵守，有鑑於此，以下繼續介紹幾類衡量方式：
MCC：
首先介紹 True (T) Positive (
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延續 xxx 提到，既然提到訓練，就表示要有一套衡量基準供大家遵守，有鑑於此，以下繼續介紹幾類衡量方式：
MCC：
首先介紹 True (T) Positive (
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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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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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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。
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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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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如 AI說書 - 從0開始 - 78 所述，經過 AI說書 - 從0開始 - 74 到目前為止的實驗，應可以漸漸感受到 Transformer 模型如何從數學層面漸漸往
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回顧 AI說書 - 從0開始 - 77 ，我們在給定句子 「 Transformers possess surprising emerging features 」的情
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從 AI說書 - 從0開始 - 73 到 AI說書 - 從0開始 - 96，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Proce
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延續 AI說書 - 從0開始 - 93 介紹了 The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA)，其核心思想為：如果該句子在語
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。
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延續 AI說書 - 從0開始 - 93 介紹了 The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA)，其核心思想為：如果該句子在語
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。
延續 AI說書 - 從0開始 - 93 介紹了 The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA)，其核心思想為：如果該句子在語
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。
下游任務是一個 Fine-Tuned 的 Transformer 任務，它從預先訓練的 Transformer 模型繼承模型和參數，故，下游任務是運行微調任務的預訓練模
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。
下游任務是一個 Fine-Tuned 的 Transformer 任務，它從預先訓練的 Transformer 模型繼承模型和參數，故，下游任務是運行微調任務的預訓練模
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。
回顧 AI說書 - 從0開始 - 87 說：Wang 等人 2019 年的論文，提供了合理答案的選擇 (Choice of Plausible Answers, COP
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回顧 AI說書 - 從0開始 - 87 說：Wang 等人 2019 年的論文，提供了合理答案的選擇 (Choice of Plausible Answers, COP
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。
以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
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。
以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
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。
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名稱 (Name)：經過微調的預訓練模型的下游任務的名稱
標識符
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。
延續 AI說書 - 從0開始 - 86 提及 SuperGLUE 任務清單，當中會包含以下欄位：
名稱 (Name)：經過微調的預訓練模型的下游任務的名稱
標識符
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。
從 AI說書 - 從0開始 - 82 到 AI說書 - 從0開始 - 85 的說明，有一個很重要的結論：最適合您的模型不一定是排行榜上最好的模型，您需要學習 NLP 評
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。
從 AI說書 - 從0開始 - 82 到 AI說書 - 從0開始 - 85 的說明，有一個很重要的結論：最適合您的模型不一定是排行榜上最好的模型，您需要學習 NLP 評
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。
新模型和 Human Baselines 排名將不斷變化，Human Baselines 的位置自從基礎模型出現以來，它就不再具有多大意義了，這些排名只是表明經典 NL
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。
新模型和 Human Baselines 排名將不斷變化，Human Baselines 的位置自從基礎模型出現以來，它就不再具有多大意義了，這些排名只是表明經典 NL
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 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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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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延續 xxx 提到，既然提到訓練，就表示要有一套衡量基準供大家遵守，有鑑於此，以下繼續介紹幾類衡量方式：
MCC：
首先介紹 True (T) Positive (
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延續 xxx 提到，既然提到訓練，就表示要有一套衡量基準供大家遵守，有鑑於此，以下繼續介紹幾類衡量方式：
MCC：
首先介紹 True (T) Positive (
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。
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
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。
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
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。
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
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。
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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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!pip install scikit-learn
import nu
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如 AI說書 - 從0開始 - 78 所述，經過 AI說書 - 從0開始 - 74 到目前為止的實驗，應可以漸漸感受到 Transformer 模型如何從數學層面漸漸往
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如 AI說書 - 從0開始 - 78 所述，經過 AI說書 - 從0開始 - 74 到目前為止的實驗，應可以漸漸感受到 Transformer 模型如何從數學層面漸漸往
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