AI說書 - 從0開始 - 65

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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。


接著來談 Transformer 架構中的 Feedforward Network (FFN):

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  • 其為全連接的神經網路架構
  • 回顧 AI說書 - 從0開始 - 64 ,知 Add & Norm 的輸出維度為 3 x 512 ,其中 3 為文字個數,而接續的 Feedforward 是對每個字的 512 維度均做相同的事情,亦即 Position-Wise Network
  • 原始 Google 的 Transformer 論文,對 Feedforward Network 的 Hidden 數目安排是:512 -> 2048 -> 512,所以數學來看就是:FFN(x) = max(0, xW1 + b1) W2 + b2
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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 AI說書 - 從0開始 - 62 說:如果我參照原始 Google 釋出的 Transformer 論文的參數,在三個字的句子情況下,Single-Head At
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
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。 TOCD 範本體現了簡單性和有效性,此範本以四個基本元素 ( Task、Output、Context
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。 延續 AI說書 - Prompt Engineering - 32 ,我們繼續講 Prompt Temp
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