連登語言模型 LiLM，用AI回應連登貼文
阿里是多德
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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
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？
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
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
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
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
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
有冇人可以解釋下
連登 LLM應該叫DLLM