PromptEngineering
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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。
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
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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
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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
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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
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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
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在本章中，我們測量了 Tokenization 對 Transformer 模型後續層的影響，Transformer 模型只能關注堆疊的嵌入層和位置編碼子層中的 Tok
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想要控管 Token ID 映射的品質，有鑑於此，先定義，先定義 Tokenizer：
model_name = 'bert-base-uncased'
token
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
自動輸出細化 (AOR) 概念是大型語言模型領域的一個有前途的進步，它提供了一種新穎的方法，透過利用大型
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