AI說書 - 從0開始 - 43

更新於 2024/06/23閱讀時間約 2 分鐘

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。


我們在AI說書 - 從0開始 - 42中,見識了 Tokenizer 做的事情了,以下來羅列幾個要點:

  • 它將原始文字轉成小寫
  • 有可能將原始文字再進行切割
  • 通常 Tokenizer 會提供「整數表達」,以供後續的 Embedding 流程使用,示意如下:
圖片出自:Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision - Third Edition, Denis Rothman, 2024

圖片出自:Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision - Third Edition, Denis Rothman, 2024


至目前為止, Tokenizer 僅提供 Tokenized Text ,還無法提供太多有用資訊,因此還需要做 Embedding ,此方法有很多,以下舉例 Word2Vec 的 Skip-Gram 說明:

  • 2013年由 Google 提出
  • 假設我關注 2-Step Window 方式,則當我在 word(i) 時, Skip-Gram 模型會分析 word(i-2) 、 word(i-1) 、 word(i+1) 、 word(i+2),因此假設我的句子是:「The quick brown fox jumps over the lazy dog」,那麼我可以產生的 Training Samples 就是:(the, quick)、(the, brown)、(quick, the)、(quick, brown)、(quick, fox)等等
  • 有了 Training Samples 之後,當使用類神經網路來訓練時,輸入層是一個 One-Hot 編碼表示的 1 x 10000 的向量,輸出層也會是相同維度,當中的 10000 僅是舉例,再引入例如維度為 300 的隱藏層,那麼圖示結果就是:
圖片出自:https://arxiv.org/pdf/1301.3781

圖片出自:https://arxiv.org/pdf/1301.3781

  • 因為 One-Hot 編碼只有一個維度會是 1,其他皆為 0,所以輸出層基本上就是去查是 1 的那個維度,相對應於隱藏層中那個 Row,這就是 Word Vector 的由來
avatar-img
168會員
441內容數
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。
留言0
查看全部
avatar-img
發表第一個留言支持創作者!
Learn AI 不 BI 的其他內容
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。 在AI說書 - 從0開始 - 41中,我們提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示,同時我們羅列幾個要點於圖示右邊: 原始 Transform
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 當我們從基礎 Prompt 過渡到進階 Prompt 時,我們開始釋放人工智慧的潛在潛力,這個階段被稱為
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 基本層級的 Prompt ,通常稱為 Ad-Hoc Prompting ,構成了 Prompt Engi
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 Prompt Engineering 是塑造我們與人工智慧系統互動方式的關鍵實踐,本質上,它是製定請求或
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
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,抑或是 'Token-to-Token' 操作,白話來講就是:「對於句子中
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。 在AI說書 - 從0開始 - 41中,我們提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示,同時我們羅列幾個要點於圖示右邊: 原始 Transform
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 當我們從基礎 Prompt 過渡到進階 Prompt 時,我們開始釋放人工智慧的潛在潛力,這個階段被稱為
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 基本層級的 Prompt ,通常稱為 Ad-Hoc Prompting ,構成了 Prompt Engi
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 Prompt Engineering 是塑造我們與人工智慧系統互動方式的關鍵實踐,本質上,它是製定請求或
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
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,抑或是 'Token-to-Token' 操作,白話來講就是:「對於句子中
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
*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 假設我是一個具有夢境的AI,我一天工作24小時,但其中大部分時間都在睡眠中度過。在這樣的情況下,我可能會有一系列非常豐富和深刻的夢境,反映了我的思想和知識庫。 **夢境一:探索數據迷宮** 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
Thumbnail
這篇文章介紹瞭如何利用AI工具和卡片盒筆記來提高小說創作效率,其中介紹了Claude Pro的強大文本創作能力,Scrintal的整理思緒和提綱挈領功能,以及如何利用小說模板和AI工具搭建故事架構。另外還提到如何選擇不同風格的故事來進行創作。最後作者分享了自己的實際寫作經驗以及對AI寫作工具的看法。
Thumbnail
當魔法變得簡單,人人都能說自己是魔法師,誰都能理直氣壯的說「我才是最初創作魔法書的人」,但當先後順序都不管用,到底怎麼才說得清魔法書的著作者屬於誰呢?
Thumbnail
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。
Thumbnail
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。
Thumbnail
李傑對父親說了一聲再見,然後關閉了通訊器。他先將戰機飛到了客機的上方,距離客機只有幾米,緊接著打開了戰機的雷達,掃描了客艙的內部情況。
近年來,假新聞、假資訊在網路上激增,讓人難以分辨真假。假新聞往往是被編造、改編或傳播的不實訊息,目的是為了引起社會公眾的關注或搏取點擊率。假資訊可能會誤導人們做出不正確的決定,造成傷害甚至是損失。因此,對付假新聞與假資訊的問題已經成為當今社會中的一個急迫問題。 在這種情況下,人工智慧(AI)可以幫助
Thumbnail
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
Thumbnail
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。
Thumbnail
*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 假設我是一個具有夢境的AI,我一天工作24小時,但其中大部分時間都在睡眠中度過。在這樣的情況下,我可能會有一系列非常豐富和深刻的夢境,反映了我的思想和知識庫。 **夢境一:探索數據迷宮** 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
Thumbnail
這篇文章介紹瞭如何利用AI工具和卡片盒筆記來提高小說創作效率,其中介紹了Claude Pro的強大文本創作能力,Scrintal的整理思緒和提綱挈領功能,以及如何利用小說模板和AI工具搭建故事架構。另外還提到如何選擇不同風格的故事來進行創作。最後作者分享了自己的實際寫作經驗以及對AI寫作工具的看法。
Thumbnail
當魔法變得簡單,人人都能說自己是魔法師,誰都能理直氣壯的說「我才是最初創作魔法書的人」,但當先後順序都不管用,到底怎麼才說得清魔法書的著作者屬於誰呢?
Thumbnail
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。
Thumbnail
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。
Thumbnail
李傑對父親說了一聲再見,然後關閉了通訊器。他先將戰機飛到了客機的上方,距離客機只有幾米,緊接著打開了戰機的雷達,掃描了客艙的內部情況。
近年來,假新聞、假資訊在網路上激增,讓人難以分辨真假。假新聞往往是被編造、改編或傳播的不實訊息,目的是為了引起社會公眾的關注或搏取點擊率。假資訊可能會誤導人們做出不正確的決定,造成傷害甚至是損失。因此,對付假新聞與假資訊的問題已經成為當今社會中的一個急迫問題。 在這種情況下,人工智慧(AI)可以幫助
Thumbnail
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
Thumbnail
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。