AI說書 - 從0開始 - 66
更新於 2024/06/29閱讀時間約 3 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。
先做個總回顧：
- Transformer 架構總覽：AI說書 - 從0開始 - 39
- Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
- Transformer 內的 Encoder 架構總覽：AI說書 - 從0開始 - 41
- Input Embedding 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 42
- Embedding 訓練方式：AI說書 - 從0開始 - 43
- Embedding 結果呈現：AI說書 - 從0開始 - 44
- Positional Encoding 功能介紹：AI說書 - 從0開始 - 45
- Positional Encoding 畫圖感受：AI說書 - 從0開始 - 46
- Positional Encoding 實際計算：AI說書 - 從0開始 - 47
- Embedding 與 Positional Encoding 的相似度比較：AI說書 - 從0開始 - 48
- Embedding 與 Positional Encoding 的合成方式：AI說書 - 從0開始 - 49
- Embedding 與 Positional Encoding 的合成前後討論：AI說書 - 從0開始 - 50
- Multi-Head Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 51
- 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
- Attention 機制程式說明 - Value 端：AI說書 - 從0開始 - 55
- Attention 機制程式說明 - Query 、 Key 、 Value 結果：AI說書 - 從0開始 - 56
- Attention 機制程式說明 - Attention Score 計算：AI說書 - 從0開始 - 57
- Attention 機制程式說明 - Attention Score 正規化計算：AI說書 - 從0開始 - 58
- Attention 機制程式說明 - 輸出結果計算：AI說書 - 從0開始 - 59
- Attention 機制程式說明 - 輸出結果呈現：AI說書 - 從0開始 - 60
- Attention 機制程式說明 - 總整理：AI說書 - 從0開始 - 61
- Attention 例子回歸 Google 原始模型的提點：AI說書 - 從0開始 - 62
- Single-Head 過度到 Multi-Head Attention 程式手法：AI說書 - 從0開始 - 63
- Add & Layer Normalization 說明：AI說書 - 從0開始 - 64
- Feedforward 說明：AI說書 - 從0開始 - 65
至此講完 Transformer 的 Encoder 部分，而 Decoder 架構如下：
- 原始 Google 的 Transformer 論文中，其於 Decoder 內，一樣配置 N = 6
- 一個 Decoder Layer 中，包含三個 Sublayer ，其分別為：
- Multi-Headed Masked Attention Mechanism
- Multi-Headed Attention Mechanism
- Fully Connected Position-Wise Feedforward Network
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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
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。
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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
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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？
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。
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。
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
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
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。
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