AI說書 - 從0開始 - 40
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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 中的 Attention 機制是 'Word-to-Word' 操作，或者是 'Token-to-Token' 操作，白話來講就是：「對於句子中的每個字，要去分析它和別的字之間的關係，這分析也包含自己這個字對自己本身的分析」
用圖示化來說明就是：
出自書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision - Third Edition, Denis Rothman, 2024
Attention 機制會執行：「Dot products between word vectors and determine the strongest relationships between a given word and all the other words, including itself」
事實上 Transformer 模型不是一次執行一個 Attention 機制，而是一次八個，這有以下好處：
- 可以更深層的分析文字序列
- 施行平行計算
- 每一個 Attention 機制都能各自捕捉輸入序列的不同層面意涵
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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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