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 - 125 到 AI說書 - 從0開始 - 155 | 文法判斷介面成果展示，我們完成書籍：Transformers for Natural
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 147 完成了訓練程式的撰寫，現在我們來看輸出長什麼樣子：
可以看到驗證集的準確度隨著訓練次數增加而提升，也可以做更細部的呈現
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可以看到驗證集的準確度隨著訓練次數增加而提升，也可以做更細部的呈現
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 143 中，將參數區分成兩種類群，差別在於 Decay Rate 的配置不同，我們可以檢視參數「optimizer_grouped_
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 143 中提到 Optimizer 以及 Decay Rate，那如果我想指定看模型中特定「層」的參數怎麼辦，程式語法如下：
la
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 143 中提到 Optimizer 以及 Decay Rate，那如果我想指定看模型中特定「層」的參數怎麼辦，程式語法如下：
la
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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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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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既然要執行模型訓練，就必須要談到 Optimizer，然而為了避免 Overfitting，通常會排程 Decay Rate，也正因如此，需要區隔哪些 Optimize
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既然要執行模型訓練，就必須要談到 Optimizer，然而為了避免 Overfitting，通常會排程 Decay Rate，也正因如此，需要區隔哪些 Optimize
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既然現在要執行 BERT 模型的微調，理當看看此模型的一些細節，程式為：
from transformers import BertModel, BertConfig
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from transformers import BertModel, BertConfig
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 139 中準備了一些素材，但是我們現在使用的是 PyTorch，因此需要進行一些轉換，程式如下：
train_inputs = t
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 139 中準備了一些素材，但是我們現在使用的是 PyTorch，因此需要進行一些轉換，程式如下：
train_inputs = t
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現在我們要讓輸入資料的長度均保持一致，不夠長的會執行 Padding，在資料集中，最長者為 47，為了展示一般性，我們設定長度為 128，程式為：
MAX_LEN =
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現在我們要讓輸入資料的長度均保持一致，不夠長的會執行 Padding，在資料集中，最長者為 47，為了展示一般性，我們設定長度為 128，程式為：
MAX_LEN =
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回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 131 說要把句子前面加上 [CLS]，而句子和句子間要加上 [SEP] 區隔，於是程式為：
sentences = df.s
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回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 131 說要把句子前面加上 [CLS]，而句子和句子間要加上 [SEP] 區隔，於是程式為：
sentences = df.s
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我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 136 載入了本次 Fine-Tuning 需要的 CoLA 資料集 (詳見 AI說書 - 從0開始 - 93 )，我們可以對此
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 143 中，將參數區分成兩種類群，差別在於 Decay Rate 的配置不同，我們可以檢視參數「optimizer_grouped_
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 143 中提到 Optimizer 以及 Decay Rate，那如果我想指定看模型中特定「層」的參數怎麼辦，程式語法如下：
la
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 143 中提到 Optimizer 以及 Decay Rate，那如果我想指定看模型中特定「層」的參數怎麼辦，程式語法如下：
la
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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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現在我們要把 BERT 的 Pretrained 模型從 Hugging Face 上載入，程式為：
model = BertForSequenceClassific
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。
既然要執行模型訓練，就必須要談到 Optimizer，然而為了避免 Overfitting，通常會排程 Decay Rate，也正因如此，需要區隔哪些 Optimize
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。
既然要執行模型訓練，就必須要談到 Optimizer，然而為了避免 Overfitting，通常會排程 Decay Rate，也正因如此，需要區隔哪些 Optimize
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。
既然現在要執行 BERT 模型的微調，理當看看此模型的一些細節，程式為：
from transformers import BertModel, BertConfig
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。
既然現在要執行 BERT 模型的微調，理當看看此模型的一些細節，程式為：
from transformers import BertModel, BertConfig
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。
我們在 AI說書 - 從0開始 - 139 中準備了一些素材，但是我們現在使用的是 PyTorch，因此需要進行一些轉換，程式如下：
train_inputs = t
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。
我們在 AI說書 - 從0開始 - 139 中準備了一些素材，但是我們現在使用的是 PyTorch，因此需要進行一些轉換，程式如下：
train_inputs = t
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。
現在我們要讓輸入資料的長度均保持一致，不夠長的會執行 Padding，在資料集中，最長者為 47，為了展示一般性，我們設定長度為 128，程式為：
MAX_LEN =
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。
現在我們要讓輸入資料的長度均保持一致，不夠長的會執行 Padding，在資料集中，最長者為 47，為了展示一般性，我們設定長度為 128，程式為：
MAX_LEN =
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。
回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 131 說要把句子前面加上 [CLS]，而句子和句子間要加上 [SEP] 區隔，於是程式為：
sentences = df.s
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。
回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 131 說要把句子前面加上 [CLS]，而句子和句子間要加上 [SEP] 區隔，於是程式為：
sentences = df.s
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。
我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 136 載入了本次 Fine-Tuning 需要的 CoLA 資料集 (詳見 AI說書 - 從0開始 - 93 )，我們可以對此
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。
我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 136 載入了本次 Fine-Tuning 需要的 CoLA 資料集 (詳見 AI說書 - 從0開始 - 93 )，我們可以對此