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。
- 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
AI說書 - 從0開始 - 38
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Learn AI 不 BI
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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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2024/07/05
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從 AI說書 - 從0開始 - 37 到 AI說書 - 從0開始 - 70 ，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Proc
2024/07/05
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2024/07/04
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Transformer 的重要性已經被公認了，因此在 Hugging Face 中亦有被實作，呼叫方式如下：
!pip -q install transformers
2024/07/04
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2024/07/02
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Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Trainin
2024/07/02
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