AI說書 - 從0開始 - 126 | BERT 引言
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。
要學習 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 的架構，需要先複習本書第二章的 AI說書 - 從0開始 - 39 至 AI說書 - 從0開始 - 69。
有了這些基礎，其他模型就像堆樂高積木一樣可以透過巧思與創意進行創作。
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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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隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
前言
在閱讀《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》時，對一些看似基本，但是重要且會影響到之後實作的項目概念有點疑惑，覺得應該查清楚，所以搞懂後記錄下來，寫下這篇文章(應該說是筆記？)。
正文
下面這段程式碼：
model = Sequential()
model.add
最新的AI趨勢讓人眼花撩亂，不知要如何開始學習？本文介紹了作者對AI的使用和體驗，以及各類AI工具以及推薦的選擇。最後強調了AI是一個很好用的工具，可以幫助人們節省時間並提高效率。鼓勵人們保持好奇心，不停止學習，並提出了對健康生活和開心生活的祝福。
今天接觸到兩個重點方向，我覺得每個人都可以去嘗試思考，也是我最近在試著去了解更深的主軸：
①提升思維、善用AI工具。
包括接觸商業和產品知識，再用工具加速、更有效達標。
②自媒體——讓人認識你。
如果要做自媒體，可以先思考目的，比如我的目標是寫作出書，就不需要花太多時間分享生活娛
AI 相關的內容每天都非常多，有聽過很多人因此感覺到焦慮，怕錯過了最新資訊就會趕不上，這篇內容會跟大家詳細的分享我自己的學習方法和經驗，並且會在最後分享一些我的學習資訊來源。
在上一期「LLM 005｜大語言模型是如何利用Transformer理解語言的？」我們提到，Transformer是大語言模型理解語言的關鍵。
而Transformer架構兩個主要的後代是BERT以及GPT。
BERT是bidirectional encoder representati
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
這篇文章介紹瞭如何利用生成式AI（GenAI）來提高學習效率，包括文章重點整理、完善知識體系、客製化學習回饋、提供多元觀點等方法。同時提醒使用者應注意內容的信效度，保持學術誠信，適當運用GenAI能大幅提升工作效率。
http://tinyurl.com/12000ai888
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包括接觸商業和產品知識，再用工具加速、更有效達標。
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而Transformer架構兩個主要的後代是BERT以及GPT。
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人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
這篇文章介紹瞭如何利用生成式AI（GenAI）來提高學習效率，包括文章重點整理、完善知識體系、客製化學習回饋、提供多元觀點等方法。同時提醒使用者應注意內容的信效度，保持學術誠信，適當運用GenAI能大幅提升工作效率。
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