AI說書 - 從0開始 - 38
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。
既然要談論 Transformer 的 Attention 機制，我們必須要談論以下主題：
- Transformer 架構
- 自注意力機制
- 編碼與解碼
- Embedding
- Positional Embedding
- 多頭自注意力
- Masked Multi-Head Attention
- 殘差連接
- 正規化
- 前向傳播神經網路
- 輸出機率轉換
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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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本系列將討論 LLM 時代中，分散 ML workload 的各種方法。作為系列的第一篇，我們將提及 High-level 的概論，譬如分散式訓練的各種切法、Model Parallelism 的相依問題，以及改善 Network Topology 等課題。
前言
在閱讀《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》時，對一些看似基本，但是重要且會影響到之後實作的項目概念有點疑惑，覺得應該查清楚，所以搞懂後記錄下來，寫下這篇文章(應該說是筆記？)。
正文
下面這段程式碼：
model = Sequential()
model.add
在網路世界初出茅廬時，不管你的文章內容多有價值，大多數時你只會遇到一片寂靜。這篇文章將分享如何利用 AI 指令並借用名人故事和框架，快速吸引你的觀眾，讓你的內容更具影響力。
今天接觸到兩個重點方向，我覺得每個人都可以去嘗試思考，也是我最近在試著去了解更深的主軸：
①提升思維、善用AI工具。
包括接觸商業和產品知識，再用工具加速、更有效達標。
②自媒體——讓人認識你。
如果要做自媒體，可以先思考目的，比如我的目標是寫作出書，就不需要花太多時間分享生活娛
✨閱讀後你將學會：
培養成長心態： 認識在AI時代如何透過「成長心態」面對新知識和技術。
策略化學習能力： 提供學習策略指南以評估自身學習目標與方法。
效率提升方法： 鼓勵透過學習AI工具與參與學習社群以提升學習成效。
重新定義高效學習
在人工智慧（AI）日益影響工作與學習方式的今天，
AI 相關的內容每天都非常多，有聽過很多人因此感覺到焦慮，怕錯過了最新資訊就會趕不上，這篇內容會跟大家詳細的分享我自己的學習方法和經驗，並且會在最後分享一些我的學習資訊來源。
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
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。
http://tinyurl.com/12000ai888
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本系列將討論 LLM 時代中，分散 ML workload 的各種方法。作為系列的第一篇，我們將提及 High-level 的概論，譬如分散式訓練的各種切法、Model Parallelism 的相依問題，以及改善 Network Topology 等課題。
前言
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正文
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①提升思維、善用AI工具。
包括接觸商業和產品知識，再用工具加速、更有效達標。
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如果要做自媒體，可以先思考目的，比如我的目標是寫作出書，就不需要花太多時間分享生活娛
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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
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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