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DESCRIPTION:#### 為什麼要開這個議題？\n- **資料，乃訓練之
 基礎—** 為了讓模型更懂臺灣，我們需要你一起貢獻更
 多更多的臺灣知識！\n- **PDF 資料比你想像的有價值—** 
 有許多重要知識都被封印在 PDF 文件或是圖片之中，這樣
 的資料無法作為模型訓練內容。\n- **告別「工人智慧」
 輕輕鬆鬆完成貢獻—** 我們設計了一套半自動化的 PDF 文
 件處理系統，將在本議程介紹如何快速貢獻並取得 Credit
 ！\n- **血淚史大公開—** 分享 PDF 處理中的辛酸血淚，讓
 你快速就能掌握各種撇步！\n\n#### 誰適合來聽這個議程
 ？\n- **知識囤積狂與文獻愛好者—** 手邊一堆珍貴的 PDF 
 檔案，卻不知如何讓它們發揮最大價值的你。\n- **文字
 潔癖與細節控—** 看到錯字跟排版亂掉就渾身不對勁？
 我們超需要你來幫忙把關最後一哩路（人工審閱 XDDDD）
 ！\n- **開源狂熱份子—** 想了解如何用自動化工具與OCR M
 odel 對抗排版地獄的你。\n\n#### 這個議題期望帶來什麼樣
 的影響力？\n- **我們是 TwinkleAI—** 一個致力於建立「臺
 灣在地資料集與模型」的社群，目前已公開多筆資料集
 以及數顆繁體中文模型。\n- **擴張開源宇宙的版圖—** 
 繼目前進行中的「Twinkle Voice 語音資料集」、「Twinkle Visi
 on 視覺資料集」專案後，我們將在本次議程正式啟動「Tw
 inkle FinePDFs-zhtw」！\n- **人人都能成為開源貢獻者—** 透
 過我們準備好的工具，不管是工程師還是麻瓜，都能輕
 鬆參與這個大型開源運動。來聽這場議程，一起在臺灣 A
 I 發展的歷史上留下你的 GitHub ID 與名字吧！
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SUMMARY:解救被封印的 PDF—一起來打造臺灣的 FinePDFs 資料集吧 - freddy4212
URL:https://pretalx.coscup.org/coscup-2026/talk/MQN7EY/
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DESCRIPTION:為什麼要開這個議題？\n* **資料分類是模型進化
 的階梯—** 延續先前的 FinePDFs，如何讓這些碎片化的文
 字變成可被 LLM 吸收的「領域專長」，關鍵就在於高品質
 的分類與標納。\n* **訓練 LLM 的重要步驟—** 訓練或微調
 模型前，你需要一個精準的分類器來過濾雜訊與分類資
 料！\n* **運用高效率的 Few-Shot 方法打造分類器—** 分類
 器的訓練方法百百種，本議程預計使用 SetFit ，可以在極
 少量的標註樣本下，快速打造出強大的分類器。\n* **評
 估與分析—** 不只談訓練，更需要進行評估與分析，科
 學地驗證模型究竟是真的還是瞎猜。\n\n誰適合來聽這個
 議程？\n* **開源狂熱份子—** 想了解開源 LLM 的技術細節
 。\n* **LLM 領域的初學者—** 想知道在「Prompt Engineering」
 之外，如何透過微調技術（Fine-tuning）改善資料流程的開
 發者。\n\n這個議題期望帶來什麼樣的影響力？\n* **我們
 是 TwinkleAI—** 一個致力於建立「臺灣在地資料集與模型
 」的社群，也藉由讀書會等活動，推廣 LLM 相關知識的普
 及，目前已公開多筆資料集以及數顆繁體中文模型。\n* *
 *人人都能學會的 LLM—** 透過大量公開的資料，人人都能
 入門 LLM 的相關知識；並且理解 LLM 的運作脈絡，你可以
 更有效率的馴服 AI！！
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SUMMARY:PDF 解封之後—一起動手打造 Classifier 吧 - freddy4212\, 黃亮勳
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