Colab

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Colab 是什麼? Whisper 是什麼? 如何建立一個 Colab、如何匯入 whisper、如何載入模型? 如何上傳音檔,用什麼語法辨識文字內容? 手把手教學,照著步驟做,一步一步帶你走!完全沒有程式基礎照抄也做得出來!
前言 最近在研究GAT,在網路上看到使用torch和DGL實作的GAT模型的程式碼,就想說下載下來自己跑跑看,這篇文章:Understand Graph Attention Network。途中遇到問題,把找到的解法記錄下來,給也有一樣問題的朋友參考。 正文 在Colab直接使用: !p
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 - 16走過了部分AI發展軌跡,接著繼續: 在1980年代Yann LeCun設計了Convolutional Neural N
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 - 15總結了Transformer比RNN還要好的結論,接著來鋪陳AI的歷史軌跡,以達到目前Transformer的巔峰。 在19
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 - 6中說當Context長度是n,且每個字用d維度的向量表示時有以下結論: Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
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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。 已經在AI說書 - 從0開始 - 12以及AI說書 - 從0開始 - 13中見識到TPU的威力了,現在我們把參數放大到真實大型語言模型的規模,看看運算時間的等級。
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