SuperGLUE
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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。
總結一下目前有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 103：資料集載入
AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
AI說書 - 從0開始 - 105
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。
總結一下目前有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 103：資料集載入
AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
AI說書 - 從0開始 - 105
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。
我們從 AI說書 - 從0開始 - 103 至 AI說書 - 從0開始 - 105 的努力，已經完成資料集前處理，現在需要定義一個函數來加載這些清理過的數據集，並在預處
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。
目前我們已經有資料集在 AI說書 - 從0開始 - 103 ，必要的清理函數在 AI說書 - 從0開始 - 104 ，現在把它們湊在一起，如下：
# load Eng
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延續 AI說書 - 從0開始 - 103 所載入的資料集，現在要來進行資料前置處理，首先載入需要的依賴：
import pickle
from pickle impo
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延續 AI說書 - 從0開始 - 102 說要窺探 WMT 資料集，以下著手資料集下載程式：
import urllib.request
# Define the
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原始 Transformer 架構的 Transduction Process 使用編碼器堆疊、解碼器堆疊而用所有模型參數來表示參考序列，我們將該輸出序列稱為參考。
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Vaswani 等人 2017 年解決了設計 Transformer 時最困難的 NLP 問題之一，對於我們人機智慧設計師來說，機器翻譯的人類基準似乎遙不可及，然而，這
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在第四章中，將會談論以下主題：
定義機器翻譯
人類轉導與翻譯
機器轉導和翻譯
評估機器翻譯
預處理 Workshop on Machine Translati
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。
Transformer 擁有先進的翻譯能力，能夠捕捉多種語言中單字序列的意思，在第四章中，我們將介紹一些關鍵的翻譯概念，並探討它們在 Google Trax、Googl
發文者
2024/07/231
不會笨拉， 每個人熟悉的領域都不一樣，像妳會煮菜就很棒。如果想要會AI的應用，例如使用 ChatGPT 常常覺得它回答很差，那就需要練習怎們跟它對話，這也是一個技術，稱為 Prompt Engineering，如果對這方面有興趣，可以從
AI說書 - Prompt Engineering - 0 這系列讀起。如果想要知道 ChatGPT 底層技術的原理，這會需要一些數學、程式的技能，可以從 AI說書 - 從0開始 - 0 這系列讀起。上述兩者都是講最近很夯的大型語言模型，但是 AI 還有很多種類，可以參照文章：https://vocus.cc/article/66515e64fd89780001594822，裡面有提及各類 AI 的建議學習順序與書籍推薦。如果妳有興趣且願意的話，可以跟我說妳的目標與背景，我可以協助推薦學習 AI 的教材與其先後順序。
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