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工作上曾遇到瓶頸
加薪都是別人再加
為此，苦讀 AI 技術八年
終於加薪輪到我了
年薪多160萬
我把這些技能一天寫一點給大家學習 讓我們一起在未來的AI世界擁抱AI技術，不BI
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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由新到舊
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。
本章節的內容需要從 Hugging Face 中載入 T5 模型，有鑑於此，我們首先登入頁面： https://huggingface.co/models，如下所示：
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Raffel 等人於 2019 年保留了大部分原始 Transformer 的架構和術語，然而，他們強調了一些關鍵方面，並且對詞彙和功能做了一些改變，以下列表包含了 T
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Raffel 等人於 2019 年專注於設計一種標準的輸入格式，以獲得文本輸出，Google 的 T5 團隊並不打算嘗試從原始 Transformer 衍生出的新架構，
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我們可以用一句話來表達 T5 模型要執行的項目：
統一的輸入格式導致 Transformer 模型無論要在 T5 中解決哪個問題，都會產生結果序列，許多 NLP
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花一點時間思考一下 AI說書 - 從0開始 - 375 | Transformer 革命背景 的內容，看起來似乎很簡單，然而，花了35年以上的時間，才推翻了圍繞著 RN
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Google 的 NLP 技術革命始於 Vaswani 等人，原始 Transformer 始於 2017 年，它把我們從 NLP/NLU 的石器時代帶入了 21 世紀
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我們將比較 T5 和 ChatGPT 進行摘要的不同方法，目的是理解每個模型學習摘要的方式，而不是斷言其中一個模型的表現優於另一個。選擇哪個模型將取決於 NLP 項目的
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在前七章中，我們探索了幾個 Transformer 生態系統的架構訓練、微調和使用，在第 7 章「ChatGPT 的生成式 AI 革命」中，我們發現 OpenAI 已經
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從 AI說書 - 從0開始 - 349 | 第十二章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 369 | 使用 ChatGPT API 執行 SRL 之範例，我們完成書籍：
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以下提供範例，搭配於 AI說書 - 從0開始 - 363 | 使用 ChatGPT API 執行 SRL 之對話函數撰寫 建立的函數：
uinput = "Perfo
