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2025 iThome 鐵人賽
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佛心分享-IT 人自學之術

學習 LLM 系列

從最基礎了解 LLM ,到一個小實作,讓自己可以學會 LLM,更了解現在 AI 時代所需要的技能。

參賽天數 24 天 | 共 24 篇文章 | 0 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

Day1 了解 LLM

什麼是 LLM LLM (large language model) 是大型語言模型 一種基於人工智慧技術的自然語言處理(NLP)模型 透過深度學習技術,特...

2025-09-15 ‧ 由 yu_ting 分享
DAY 2

Day2 準備與安裝實作 LLM 所需環境

i> Python 基本語法資料型態 :str 字串 直譯器:Aint 整數 直譯器:1float 浮點數 直譯器:1.1bool 布林值   直譯...

2025-09-16 ‧ 由 yu_ting 分享
DAY 3

Day 3:第一個模型體驗

i> 安裝 PyTorch!pip install transformers datasets torch ii> 匯入 pipelinefrom...

2025-09-17 ‧ 由 yu_ting 分享
DAY 4

Day4 文本生成

生成英文文本 (GPT-2)> 用 pipeline 生成`from transformers import pipeline generator = p...

2025-09-18 ‧ 由 yu_ting 分享
DAY 5

Day 5 了解 Tokenizer

okenizer : 就是把文字轉換成模型可處理的 token,也能將 token 轉回文字 Tokenizer 的設計會影響: token 的長度 是否能...

2025-09-19 ‧ 由 yu_ting 分享
DAY 6

Day 6 了解詞向量與嵌入

Day 6 了解詞向量與嵌入 詞向量 word embeddings : 將詞語轉換為數字表示的方法,這些數字表示的向量具有特定的性質,能夠表示詞語之間的語義...

2025-09-20 ‧ 由 yu_ting 分享
DAY 7

Day 7 詞向量與句子向量的練習

安裝 !pip install -q sentence-transformers 載入模型 from sentence_transformers im...

2025-09-21 ‧ 由 yu_ting 分享
DAY 8

Day 8 微調 (Fine-tuning) vs 提示 (Prompting)

微調 (Fine-tuning):把一個已預訓練的模型(例如 BERT、GPT-2、LLaMA)拿來,在你自己的標註資料(或任務資料)上再訓練(更新權重),...

2025-09-22 ‧ 由 yu_ting 分享
DAY 9

Day 9 微調與提示的練習

翻譯練習 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM # 選擇專門的中英翻譯...

2025-09-23 ‧ 由 yu_ting 分享
DAY 10

Day 10 準備中文資料集 (1)

**為什麼要準備 : **在專門領域或特定任務上需要專屬的中文資料集,英文資料相對多,中文資料很多時候需要自己準備流程 收集資料(reviews、客服對話、知...

2025-09-24 ‧ 由 yu_ting 分享