AI說書 - 從0開始 - 48

更新於 2024/06/25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。


我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 47 闡述完 Positional Encoding 的作法了,按照句子:「The black cat sat on the couch and the brown dog slept on the rug」為範例的話,則針對「black」與「brown」的 Positional Encoding 各別為:

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

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要記住不管是哪一個字,我們都把這個字的對應位置,轉成維度為 512 的向量,既然是向量,我自然可以算它們的相似度,結果如下:

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

回顧 AI說書 - 從0開始 - 44 ,我們也曾經計算過「black」與「brown」這兩個字的 Embedding 相似度,其結果為:

raw-image

這差異為何呢? 分析如下:

  • 「black」與「brown」都代表顏色,所以 Embedding 自然會相近,不過這和 Embedding 的訓練方法、訓練素材有關
  • 「black」與「brown」都代表顏色,但是在一個句子中,它們出現的位置不會一樣,所以它們各自做成的 Positional Encoding 相似度自然會降低
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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。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 41中,提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示: 此外我已經在AI說書 - 從0開始 - 42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。 延續AI說書 - 從0開始 - 45,我們介紹了 Google 於2017 年提出的 Transformer 架構的 Positional Encoding (PE)
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 作為一門新興學科,與已建立的軟體工程領域有著驚人的相似之處,這種並
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。 達到頂峰 - 專家級別,我們將 Prompt 視為複雜的程式設計,在這裡,我們利用先進的設計模式,優化人
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。 專家級 Prompt Engineering 標誌著人工智慧通訊方式的轉變,在這個階段中,提示不只是問題
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。 延續AI說書 - 從0開始 - 44說完 Embedding ,下一步就是闡述 Positional Embedding,其於原始 Transformer 架構中的角色
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。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 41中,提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示: 此外我已經在AI說書 - 從0開始 - 42中,
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