LLM 005｜大語言模型是如何利用Transformer理解語言的？
現代大語言模型建構於Transformer結構。
Transformer結構是源自於2017年著名論文 Attention Is All You Need的深度神經網路結構。
原始的Trasformer是為了機器翻譯發展，當初的任務是將英文翻譯成德文與法文。
Transformer 包含兩個子模組：編碼器 (Encoder)與解碼器 (Decoder)。
編碼器模組將輸入文本編碼成為一串數值表達或向量，
以捕捉輸入文本中的脈絡資訊。
解碼器模組則將編碼向量轉為輸出文本。
在翻譯任務中，編碼器將源語言的文本編碼為向量，
而解碼器將這些向量解碼生成目標語言的文本。
編碼器與解碼器都有很多層被稱為「自注意力 Self-Attention」的機制互相連結。
自注意力機制是Transformer與大語言模型的核心成分。
自注意力機制讓模型能衡量序列中不同字詞 (Words)或令牌 (Tokens)相對於彼此的重要程度。
自注意力機制讓模型能捕捉輸入數據中的長距離相關性以及脈絡關係，
進而生成連貫且符合語境的輸出文本。
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
接下來第二部分我們持續討論美國總統大選如何佈局, 以及選前一週到年底的操作策略建議
分析兩位候選人政策利多/ 利空的板塊和股票
🤔為什麼團長的能力是死亡筆記本?
🤔為什麼像是死亡筆記本呢？
🤨作者巧思-讓妮翁死亡合理的幾個伏筆
大型語言模型(LLM)是基於深度學習的自然語言處理模型，而多模態模型(LMM)能處理多種資料型態。這些模型將對未來帶來重大改變。LLM 專注於理解和生成自然語言，LMM 能夠處理跨模態的內容，並整合多種資料的能力，有望成為未來趨勢。
前言
前幾篇分享了 IBM Watsonx.ai 平台，以及在平台上使用 LLM 完成客戶體驗分析、與LLM串連處理較複雜的問題。在這一篇中，我們想來嘗試使用檢索增強生成（RAG）的技術，RAG 通過整合外部數據來增強基礎模型的回答能力，這不僅能解決模型訓練數據的局限性問題，還可以提供更精準和相關
前言
在先前的文章中，我們探討了 IBM Watsonx 在客戶滿意度分析中的應用。今天，我們將利用 Google 的兩款大型語言模型（LLM）— flan-ul2 和 flan-t5-xxl，展示它們如何串聯起來生成關於特定主題的隨機問題和回答。
在這篇文章中，將使用 SimpleSequen
前言
在上一篇文章中，分享了第一次使用 IBM Watsonx 的經歷，以及我對 Prompt lab 功能的初步探索。繼續這個話題，本文將探討 Watsonx 平台對 Python SDK 的支持，以及實作幾個 LLM 的應用，這一特性為開發者提供了極大的便利，使得在此平台上進行開發和應用大型語
ChatGPT 在去年十一月橫空出世，每個人都驚探於它的能力，AI 也從遙遠的科技成為很多人每天都在使用的工具，但是自從 AI 成為最熱門的話題之後，始終有一群人一直大聲疾呼，我們需要小心發展 AI，另一方面則要提防 AI 被壞人利用，在影片中，Andrej Karpathy 介紹了三種已知的安全漏
ChatGPT背後的技術 大型語言模型 是否與我們前面介紹的神經網路相同呢? 答案是不同的，這也是我們想要進一步探討了解的課題。今天會先解釋什麼是語言模型，想要做到的是哪些事情。
雖然ChatGPT這種基於大型語言模型(LLM)的助手， 在大部分的場景都能滿足我們的需求， 但也並非完美， 在使用時仍需注意一些隱患。
以下是LLM的一些缺陷及需要注意的點。
弱弱的數學造成明顯錯誤
過份樂觀帶來錯誤資訊
相信常常使用ChatGPT的朋友應該都有發現到， 不論我們怎麼提問， Cha
[進行中未完成]
1.簡介
本文旨在讓沒有計算機科學背景的人對ChatGPT和類似的人工智能系統
（如GPT-3、GPT-4、Bing Chat、Bard等）有一些了解。
ChatGPT是一種聊天機器人，是建立在大型語言模型之上的對話型人工智能。專業術語可能會讓人感到陌生，但此文將一一解釋這些概念。
接下來第二部分我們持續討論美國總統大選如何佈局, 以及選前一週到年底的操作策略建議
分析兩位候選人政策利多/ 利空的板塊和股票
🤔為什麼團長的能力是死亡筆記本?
🤔為什麼像是死亡筆記本呢？
🤨作者巧思-讓妮翁死亡合理的幾個伏筆
大型語言模型(LLM)是基於深度學習的自然語言處理模型，而多模態模型(LMM)能處理多種資料型態。這些模型將對未來帶來重大改變。LLM 專注於理解和生成自然語言，LMM 能夠處理跨模態的內容，並整合多種資料的能力，有望成為未來趨勢。
前言
前幾篇分享了 IBM Watsonx.ai 平台，以及在平台上使用 LLM 完成客戶體驗分析、與LLM串連處理較複雜的問題。在這一篇中，我們想來嘗試使用檢索增強生成（RAG）的技術，RAG 通過整合外部數據來增強基礎模型的回答能力，這不僅能解決模型訓練數據的局限性問題，還可以提供更精準和相關
前言
在先前的文章中，我們探討了 IBM Watsonx 在客戶滿意度分析中的應用。今天，我們將利用 Google 的兩款大型語言模型（LLM）— flan-ul2 和 flan-t5-xxl，展示它們如何串聯起來生成關於特定主題的隨機問題和回答。
在這篇文章中，將使用 SimpleSequen
前言
在上一篇文章中，分享了第一次使用 IBM Watsonx 的經歷，以及我對 Prompt lab 功能的初步探索。繼續這個話題，本文將探討 Watsonx 平台對 Python SDK 的支持，以及實作幾個 LLM 的應用，這一特性為開發者提供了極大的便利，使得在此平台上進行開發和應用大型語
ChatGPT 在去年十一月橫空出世，每個人都驚探於它的能力，AI 也從遙遠的科技成為很多人每天都在使用的工具，但是自從 AI 成為最熱門的話題之後，始終有一群人一直大聲疾呼，我們需要小心發展 AI，另一方面則要提防 AI 被壞人利用，在影片中，Andrej Karpathy 介紹了三種已知的安全漏
ChatGPT背後的技術 大型語言模型 是否與我們前面介紹的神經網路相同呢? 答案是不同的，這也是我們想要進一步探討了解的課題。今天會先解釋什麼是語言模型，想要做到的是哪些事情。
雖然ChatGPT這種基於大型語言模型(LLM)的助手， 在大部分的場景都能滿足我們的需求， 但也並非完美， 在使用時仍需注意一些隱患。
以下是LLM的一些缺陷及需要注意的點。
弱弱的數學造成明顯錯誤
過份樂觀帶來錯誤資訊
相信常常使用ChatGPT的朋友應該都有發現到， 不論我們怎麼提問， Cha
[進行中未完成]
1.簡介
本文旨在讓沒有計算機科學背景的人對ChatGPT和類似的人工智能系統
（如GPT-3、GPT-4、Bing Chat、Bard等）有一些了解。
ChatGPT是一種聊天機器人，是建立在大型語言模型之上的對話型人工智能。專業術語可能會讓人感到陌生，但此文將一一解釋這些概念。