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。
- 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
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
- 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
