AI說書 - 從0開始 - 19
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。
我們已經在AI說書 - 從0開始 - 18中，介紹了OpenAI的GPT模型如何利用Inference的Pipeline產生Token。
完整Pipeline可能對多數非AI專家而言太過艱深，以下用簡單方式做詮釋，角色分成三種，一個是大型語言模型的Model，一個是Model的輸入，最後一個是Model的輸出，因此完整流程為：
- Model Input = Input Sequence用Tokens表示
- Model Input匯入Model中，並產生一個Next Token
- Output = 稍早產生的Next Token串接於Input Sequence的末端，除非除非Maximum Token數目達到，否則持續此流程
示意圖如下：
資料出自書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, Denis Rothman, 2024.
用比較數學的方式作呈現的話就是：t = f(n)，各自角色為：
- t = Next Token
- f = 大型語言模型，用以，用以Infer產生產生Next Token
- n = the initial sequence of tokens + each new next token that is added to it until the maximum number of tokens is reached or an end-of-sequence token is detected
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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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人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
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這篇文章介紹瞭如何利用生成式AI（GenAI）來提高學習效率，包括文章重點整理、完善知識體系、客製化學習回饋、提供多元觀點等方法。同時提醒使用者應注意內容的信效度，保持學術誠信，適當運用GenAI能大幅提升工作效率。
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前言
在AI經歷數個冰河期後，終於在後疫情時代來到了一個技術高峰，而這個破冰者就是OPen AI(ChatGPT)，對於這個話題不管你是是正在接觸AI，對AI技術有些了解的人，抑或是專業領域上對於AI介入感到焦慮的人都希望可以文中得到收穫。
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