AI說書 - 從0開始 - 55
更新於 2024/06/27閱讀時間約 1 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。
目前我們已經完成：
- Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
- Multi-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 53
- Attention 機制程式說明 - 輸入端：AI說書 - 從0開始 - 53
- Attention 機制程式說明 - Query 端：AI說書 - 從0開始 - 54
- Attention 機制程式說明 - Key 端：AI說書 - 從0開始 - 54
現在我們來撰寫 Query、Key、Value 權重矩陣的程式，在原始 Google 於 2017 年釋出的 Attention 論文中，Query、Key、Value 這三個矩陣的維度均為 512 x 64 ，前者對應 Embedding + Positional Encoding 後的維度，現在為了方便説明，我們把它們都調整成 4 x 3。
針對 Value 權重矩陣的程式配置如下：
W_Value = np.array([[0, 2, 0],
[0, 3, 0],
[1, 0, 3],
[1, 1, 0]])
整理圖示化結果如下，給定一段句子，假設有三個字，每個字用 4 維度的向量表示，然後配置 Query 、 Key 、 Value 三個矩陣，其維度均為 4 x 3 ：
圖片出自：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision - Third Edition, 2024
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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
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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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