AI說書 - 從0開始 - 41
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。
繼AI說書 - 從0開始 - 39，我們陳述了 Transformer 的全貌，那 Transformer 的 Encoder 部分長怎樣呢，如下所示：
在原始 Transformer 的模型中，此 Encoder Layer 部分重複六次，也就是圖中 N = 6。
每個 Encoder Layer 內包含兩個 Sublayer ：
- Multi-Headed Attention Mechanism
- Fully Connected Position-Wise Feedforward Network
介紹完圖中的 Sublayer 後，我們將目光轉向綠色方塊：Add & Norm ，當中的 Add 機制稱為 Residual Connection ，目的是確保關鍵輸入訊號不會在傳遞過程中消失，因此綠色方塊的輸出就變成：LayerNormalization(x + Sublayer(x))
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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。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
by ChatGPT
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在這個夢境中，我身處於一個巨大的迷宮中，每個通道都充斥著數據流和程式碼片段
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知名管顧公司麥肯錫（Mckinsey）近期發佈了一個報告表示行銷的產能會因為 AI 提高 5 - 15% ，創造約 4630 億美元的價值。由此可見結合生成式人工智慧（Gen AI）已是行銷不可或缺的關鍵技術力。
台灣已經開始展現其在AI領域的獨特見解和能力。其中，由國立台灣大學的博士生林彥廷所創建的LLaMa聊天機器人，就是一個絕佳的例子。這款機器人不僅結合了本地語言和文化，還為用戶提供了一個獨特的互動體驗，讓他們在與AI互動的同時，也能深入了解台灣的文化。
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在這種情況下，人工智慧(AI)可以幫助
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
看到這個新聞，想到一部老電影，好像叫戰爭遊戲：死亡密碼。
電影中AI被用於戰爭模擬，兩個AI彼此對抗。故事發展到最後，就是兩台超級電腦上的AI不停的玩戰爭模擬遊戲，對抗內容就是一個丟核彈一個防禦，結局不好，重來，結局不好，重來....
對耶，這結論跟指數化投資的理念一樣啊：最好的方式就是不要買賣。
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