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三分鐘內由上帝視角理解Positional Encoding

閱讀時間約 5 分鐘

相信有不少人在剛接觸Attention is all you need這篇論文的時候,最感到困惑的就是Positional Encoding,知道公式長怎樣,不外乎就是Cosine / Sine,但始終無法直搗黃龍,理解背後的道理,本文提供各種觀點,讓你三分鐘內搞懂!

核心理念:

世界上任何存在(實體存在/概念存在)都可以被Model(公式)映射成任意維度的向量,在人工智慧領域被稱為Embedding,可以寫成 [X0,X1,X2,...,Xn] ∈R1xn的形式。

任何兩個不同的實體存在,用同一套模型可以映射到各自的Embedding,彼此之間存在夾角θi,想像有無限多的向量和夾角 (Number

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帶你用上帝視角,針對市面上具有高度價值的影片/論文/書籍,用東方取象,與西方邏輯辯證的角度同時出發,跟著我一起來探討宇宙萬事萬物的本質,隨時隨地都可以來一場說走就走的思維旅行。作者在台積電 / 聯發科等科技產業有累計10年的資歷,近期對於人工智慧,東方易經,西方辯證邏輯,還有佛法向內求有深度興趣。
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已經有不只一位讀者請教我,人工智慧是否會造成大量失業的問題,於是催生了本篇文章,這裡會從多個角度來分析這件事情。
要檢查兩段長篇文字,內容是否雷同,長久以來困擾著大家,沒有好的嵌入模型,會耗費大量人力,需要對長篇文檔進行人工閱讀然後人工分類。本文除了展示如何能完美的解決這個痛點以外,也提供一些延伸應用思路,學習CP值很高。期待你能從本文取得許多新的應用思路與應用潛力!
為了使小模型取得大模型的回答水平 這篇論文提出了三招,"大幅度"提升Mistral 7B模型的回答準確率 如果有想要把LLM微調好的人,一定不能錯過這篇
為了提高文字生成影像的品質,openAI 團隊用了三招: 第一招,利用模型將文字"升取樣",產生出許多描述細節 第二招,用CLIP ViT產生Embeddings,計算Cosine similarities 第三招: 使用GPT4,對生成結果進行評比。
作者提出一新框架SELF-RAG,強調了大型語言模型(LMMs)的質量和事實性改進,依據需求自動檢索段落,以反思標記生成和評估內容。SELF-RAG讓LMMs自主決定檢索時機和內容,並使其能評估自身生成。實驗表明SELF-RAG改寫LMMs規則,為自主學習和多任務適應的未來鋪平道路。
為了避免GPT模型對人類社會造成危害,要有一個指標來評量個語言模型的資訊透明度。當有關於模型的公開訊息越多,無論是訓練資料的取得來源與資料搜集方法,還是模型細節的接露,與產生結果的限制用途與目標客群等等,都是這篇論文關心且要衡量的指標,藉由評分防止發行人工智慧的大科技公司可能造成的社會危害
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