連登語言模型 LiLM，用AI回應連登貼文

github 有 scraper 同 sample dataset，本身啲 data 300MB 放唔到上 github

本身試過淨係用熱門，但效果唔好，所以最後嘅篩選條件係所有 >20 reaction 嘅 reply

其實我好想知呢個AI係點樣做到
有冇人可以解釋下

09/07/2024:
棄用 Hugging Face transformer，轉用 MLX

可以講多少少呢度發生啲咩事？之前唔係用MLX？

另外，有冇寫過粵文？見你readme都用繁中，會唔會考慮改用粵文寫？

Hugging Face transformer 唔支持 mlx 格式嘅 model，同埋用嗰陣需要手動加 attention mask，set parameters 例如 top p 同 temperature 都冇 mlx-lm 咁方便

粵文即係口語？

scraper 用邊隻 想要

自己寫，可以睇下 github data.py 段 code，用 proxy 同 header 去 bypass IP ban

有D弱智吧vs bilibili條片嘅感覺

個model識唔識寫潮文
or 如果叫佢reply篇潮文會點

你可以當住係先，而家都冇咩規範，但係唔寫就少流傳，網上冇咁多呢啲內容，將來都冇咁易train AI，咁未來就可能只有英文同簡中AI

支持，望到人地 Bilibot 條片一路都想玩下，可惜自己能力做唔到

你係肥絲大隻

唔識寫，啲 data 淨係 post 同 comment 嘅 pair

有冇咩潮文 post 嘅例子？我試下

LM

lm

Proxy 有無推薦用邊隻？

Zyte，free trial 都夠 scrape 好多個 post，同埋放落個 code 到超方便

強帖留名

或者你叫佢回「一人一篇笑撚死嘅潮文」
再唔得就加埋context
「我先」之後求其俾d佢

其實我好想知呢個AI係點樣做到
有冇人可以解釋下

LLM

其實我好想知呢個AI係點樣做到
有冇人可以解釋下

連登 LLM應該叫DLLM