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 - 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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我們在 AI說書 - 從0開始 - 120 中使用 Google Gemini 將一段英文翻譯成法文，那我不是法文專業者，怎麼知道翻譯的好不好呢？
我可以使用 B
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現在我們來看看 Google Gemini (https://gemini.google.com/ to start a dialog) 的能力：
回答如下：
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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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我們將實作 googletrans，googletrans 函式庫是 Google Translate AJAX (Asynchronous JavaScript an
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我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 114 建立了 Transformer 模型，並在 AI說書 - 從0開始 - 115 載入權重並執行 Tokenizing，現
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Google 翻譯 (https://translate.google.com/) 提供了一個隨時可用的官方翻譯介面，Google 在其翻譯演算法中也擁有 Transf
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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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我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 113 中安裝了 Google Trax，現在來建立 Transformer 模型：
model = trax,models.
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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
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 110 介紹了 BLEU 又在 AI說書 - 從0開始 - 111 介紹了 Smoothing 方法，現在我們來看怎麼何在一起：
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回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 110，介紹了 BLEU 使用方法與公式，現在我們再跑一個例子：
#Example 3
reference = [['the
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以下提供範例說明 BLEU 怎麼使用：
#Example 1
reference = [['the', 'cat', 'likes', 'milk'], ['cat
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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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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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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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我們從 AI說書 - 從0開始 - 103 至 AI說書 - 從0開始 - 105 的努力，已經完成資料集前處理，現在需要定義一個函數來加載這些清理過的數據集，並在預處
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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：
# load Eng
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延續 AI說書 - 從0開始 - 103 所載入的資料集，現在要來進行資料前置處理，首先載入需要的依賴：
import pickle
from pickle impo
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延續 AI說書 - 從0開始 - 102 說要窺探 WMT 資料集，以下著手資料集下載程式：
import urllib.request
# Define the
