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Google 翻譯 (https://translate.google.com/) 提供了一個隨時可用的官方翻譯介面，Google 在其翻譯演算法中也擁有 Transf

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延續xxxx，ChatGPT 產生的程式，我們將它匯入 Colab 執行看看 ( Colab 使用教學見 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0

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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

Transfo

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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

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想要操作ChatGPT，我們可以參考OpenAI的範例：

https://platform.openai.com/examples/default-sql-trans

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延續AI說書 - 從0開始 - 25示範了ChatGPT程式的能力，同時在AI說書 - 從0開始 - 26靠ChatGPT產生Decision Tree程式，現在我們來

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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。

<div class="draft-block draft--p left">有的使用翻譯成該國語言，中文的結果也會有點不順~但對於能夠自動偵測(這個功能)~非常滿意!😊</div>

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延續AI說書 - 從0開始 - 25示範了ChatGPT程式的能力，現在我們繼續做下去。

AI說書 - 從0開始 - 25在步驟7：Plot the confusio

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延續AI說書 - 從0開始 - 22解釋Foundation Model與Engines意涵後，我們來試用看看ChatGPT。



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三分鐘學AI (5)

<p class="lexical__paragraph" dir="ltr"><span style="white-space: pre-wrap;">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。</span></p><p class="lexical__paragraph" dir="ltr"><br></p><p class="lexical__paragraph" dir="ltr"><div class="ad-placeholder" style="min-height: 124px;"></div><span style="white-space: pre-wrap;">現在我們來看看 Google Gemini (</span><a href="https://" rel="noreferrer"><span style="white-space: pre-wrap;">https://gemini.google.com/ to start a dialog</span></a><span style="white-space: pre-wrap;">) 的能力：</span></p><div class="lexical__image center"><div class="lexical__imageWrapper"><img src="https://resize-image.vocus.cc/resize?compression=6&amp;norotation=true&amp;url=https%3A%2F%2Fimages.vocus.cc%2Fbcf201a9-583d-434d-9e4d-6b6e14250e16.png&amp;width=740&amp;sign=rhzMS_87riUtcq_4zRyJ5pG_8FGCSIZ3l-eht2dHKVs" data-src="https://resize-image.vocus.cc/resize?compression=6&amp;norotation=true&amp;url=https%3A%2F%2Fimages.vocus.cc%2Fbcf201a9-583d-434d-9e4d-6b6e14250e16.png&amp;width=740&amp;sign=rhzMS_87riUtcq_4zRyJ5pG_8FGCSIZ3l-eht2dHKVs" data-loaded="true" data-original-src="https://images.vocus.cc/bcf201a9-583d-434d-9e4d-6b6e14250e16.png" data-lowquality="false" data-width="1634" data-height="988" data-retry="0" onerror="Number(this.dataset.retry) > 4 ? this.src='/static/default-error-img.svg': (() => {this.src=this.dataset.originalSrc; this.dataset.retry = Number(this.dataset.retry)+1;})()" alt="圖片出自：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024"></div><div class="captionTheme__wrapper"><p class="captionTheme__paragraph">圖片出自：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024</p></div></div><p class="lexical__paragraph" dir="ltr"><br></p><p class="lexical__paragraph" dir="ltr"><span style="white-space: pre-wrap;">回答如下：</span></p><div class="lexical__image center"><div class="lexical__imageWrapper"><img src="https://resize-image.vocus.cc/resize?compression=6&amp;norotation=true&amp;url=https%3A%2F%2Fimages.vocus.cc%2F93ad6a46-c2f1-4899-b0b9-44a8683a1c93.png&amp;width=740&amp;sign=YAxmaiU7Xga9OvDZtUk3qgdJKdUohCz_VczoE2NUrqs" data-src="https://resize-image.vocus.cc/resize?compression=6&amp;norotation=true&amp;url=https%3A%2F%2Fimages.vocus.cc%2F93ad6a46-c2f1-4899-b0b9-44a8683a1c93.png&amp;width=740&amp;sign=YAxmaiU7Xga9OvDZtUk3qgdJKdUohCz_VczoE2NUrqs" data-loaded="true" data-original-src="https://images.vocus.cc/93ad6a46-c2f1-4899-b0b9-44a8683a1c93.png" data-lowquality="false" data-width="1638" data-height="266" data-retry="0" onerror="Number(this.dataset.retry) > 4 ? this.src='/static/default-error-img.svg': (() => {this.src=this.dataset.originalSrc; this.dataset.retry = Number(this.dataset.retry)+1;})()" alt="圖片出自：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024"></div><div class="captionTheme__wrapper"><p class="captionTheme__paragraph">圖片出自：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024</p></div></div><p class="lexical__paragraph" dir="ltr"><br></p>