三分鐘學AI (2)
137公開內容
這頻道將提供三分鐘以內長度的AI知識，讓你一天學一點AI知識，每天進步一點
全部內容
免費與付費
最新發佈優先
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。
回顧目前手上有的素材：
載入文本並執行 Tokenization：AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization
接著將 To
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。
首先我們先匯入文本，下面程式載入一個包含法國哲學家、科學家和數學家笛卡爾所寫內容的檔案：
!curl -L https://raw.githubusercontent
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。
ChatGPT 模型令人印象深刻，已經讓所有人感到驚訝，然而，ChatGPT 有記憶問題！它只記得從訓練數據中學到的東西，例如，2024 年 1 月時，ChatGPT
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。
本章節將涵蓋以下內容：
使用 Punkt 對文字進行標記
使用 Gensim 和 Word2Vec 嵌入文本
探討單字的向量
探索嵌入向量空間
餘弦相似度
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。
不要忽視 Embedding 作為微調大型語言 Transformer 模型的替代方案，微調需要可靠的資料集、正確的模型配置和硬體資源，創建高品質的資料集需要時間和資源
