自然語言處理
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使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 4在使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 3中我們已經建立好大型語言模型遇到哪些「字串」要停止輸出的列表，現在我們將它製作成一個物件，對應程式如下：
from transformers import StoppingCriteria, StoppingCriteriaList
2024-04-30
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使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 3延續使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 2
我們已經確定可以進入HuggingFace之後，就要來載入模型，其對應程式為：
Model_Config = transformers.AutoConfig.from_pretrained(
Mode
2024-04-29
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ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？背景
各位ChatGPT使用者是否常常發生以下狀況：ChatGPT跟你雞同鴨講。
原因就出在ChatGPT當初在訓練時，在你所處的專業Domain並沒有足夠的訓練資料。
針對這種情況要怎麼辦呢？
今天將介紹幾種分法來解決，並分析各種方法的優劣。
方法羅列
提示工程 (Prompt E
2024-04-28
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使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 2接著載入Part 2需要的相關依賴，其分別為：
from torch import cuda, bfloat16import
import transformers
然後選擇我們要的Meta模型，這邊可以是Llama 2或者是Llama 3，後者是Meta最新釋出的模型。
同時我們也讓系統自
2024-04-28
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使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 1第一步先在Python環境中安裝本次專案需要用到的Library，相關指令如下：
!pip install accelerate==0.21.0
!pip install transformers==4.31.0
!pip install tokenizers==0.13.3
!pip insta
2024-04-27
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