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。
只要一切順利，沒有人會去考慮預訓練的 Tokenizer，這就像現實生活中一樣，我們可以多年駕駛一輛車而不去想引擎的問題。然後有一天，車子突然拋錨了，我們才開始試圖找出
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Transformers 將逐漸接管大多數複雜的自然語言處理任務，然而，人類的干預仍然是必不可少的，正確的方法是訓練一個 Transformers，實現它，控制輸出，並
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訓練好的模型會像學習了一種語言的人一樣運作，它會理解自己能理解的內容，並從輸入數據中學習，輸入數據應該經過與第一步相同的預處理過程，並將新信息添加到訓練數據集中，訓練數
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。
範例
使用者：我希望你充當我的人工智慧內容生成細化代理，您的角色的目標是在我輸入提示後自動優化生成的內
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Raffel 等人於 2019 定義了標準文字到文字 T5 Transformer 模型，他們還走得更遠，他們為打破未經預處理就使用原始資料的神話做出了貢獻，預處理資料
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子詞 Tokenizer 展示了 Tokenizer 如何影響 Transformer 模型的訓練和性能，我們將了解如何檢測哪種子詞 Tokenizer 被用來創建詞典
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在研究 Transformer 模型時，我們往往專注於它們的架構以及用來訓練它們的數據集，本書涵蓋了原始 Transformer、BERT、RoBERTa、ChatGP
棒
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從 AI說書 - 從0開始 - 247 | 第九章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 278 | 模型視覺化極限與人為介入，我們完成書籍：Transformers f
假期愉快
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Transformer 模型的解釋已經取得了進展，但仍有許多工作要做，有些絆腳石仍然相當具有挑戰性：
Embedding Sublayer 基於隨機計算，並添加到複雜
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延續 AI說書 - 從0開始 - 275 | OpenAI Transformer 模型之視覺化 及 AI說書 - 從0開始 - 276 | OpenAI Transf
