AI說書 - 從0開始 - 11
更新於 2024/06/11閱讀時間約 1 分鐘
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 6中說當Context長度是n，且每個字用d維度的向量表示時有以下結論：
- Attention Layer的複雜度是O(n^2 * d)
- Recurrent Layer的複雜度是O(d^2 * n)
這些資料出自於ChatGPT的關鍵技術 - Transformer的原始Google論文：Attention is All You Need, Vaswani et al. (2017)
我們在AI說書 - 從0開始 - 9，已經完成Colab Python GPU環境配置。現在目標是想要用Python來做模擬，且使用GPU當作運算資源，我們已經在AI說書 - 從0開始 - 10得出以下結論：
- 使用Attention Layer耗費: 2.8872秒
- 使用Recurrent Layer耗費: 36.3216秒
接著我們可以來計算一下百分比：
total = attention_time + recurrent_time
percentage_attention_time = round((attention_time / total) * 100, 2)
print(f"The percentage of self-attention computation in the sum of self-attention and recurrent computation is {percentage_attention_time}%")
對此，執行結果為：
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
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by ChatGPT
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tome 是一個可以自動生成簡報大綱與摘要的軟體。tome的功能結合ChatGPT概念跟 DALL.E2製圖，生成的投影片PPT 媲美真人製作，而且過程很快速。上班族與學生族大概都很需要吧? tome一次可以產生8張投影片。我試了一個主題，隨便想了一個人物。請不要對號入座喔。主要是英文介面，但可以中
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