AI說書 - 從0開始 - 127 | BERT 和 Transformer 模型比較

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。


回顧 AI說書 - 從0開始 - 39AI說書 - 從0開始 - 69 的第二章內容,我們拿 Encoder 出來看:

raw-image

幾點注意如下:

  • BERT 模型使用 Masked Language Model (MLM),其中一些 Input Token 被隱藏 (屏蔽),注意力層必須學會理解上下文,該模型將預測 Hidden Token
  • 原始 Transformer 模型中,左圖的 N = 6
  • 原始 Transformer 模型中,輸入 Multi-Head Attention 的維度是 [Token數, 512],記為 dmodel = 512
  • 原始 Transformer 模型中,Multi-Head Attention 有八個 Head,記為 A = 8
  • 原始 Transformer 模型中,Attention Head 的維度是 64,記為 dk = 64
avatar-img
161會員
410內容數
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。
留言0
查看全部
avatar-img
發表第一個留言支持創作者!
Learn AI 不 BI 的其他內容
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 A
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。 在某些情況下,別人提供的 Pretrained Transformer Model 效果不盡人意,可能會想要自己做 Pretrained Model,但是這會耗費大量運
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。 從 AI說書 - 從0開始 - 99 到 AI說書 - 從0開始 - 121,我們完成書籍:Transformers for Natural Language Proc
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。 我們在 AI說書 - 從0開始 - 120 中使用 Google Gemini 將一段英文翻譯成法文,那我不是法文專業者,怎麼知道翻譯的好不好呢? 我可以使用 B
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。 現在我們來看看 Google Gemini (https://gemini.google.com/ to start a dialog) 的能力: 回答如下:
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 118 安裝完 googletrans,現在示範如何從英文翻譯成法文: import googletrans translator
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 A
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。 在某些情況下,別人提供的 Pretrained Transformer Model 效果不盡人意,可能會想要自己做 Pretrained Model,但是這會耗費大量運
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。 從 AI說書 - 從0開始 - 99 到 AI說書 - 從0開始 - 121,我們完成書籍:Transformers for Natural Language Proc
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。 我們在 AI說書 - 從0開始 - 120 中使用 Google Gemini 將一段英文翻譯成法文,那我不是法文專業者,怎麼知道翻譯的好不好呢? 我可以使用 B
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。 現在我們來看看 Google Gemini (https://gemini.google.com/ to start a dialog) 的能力: 回答如下:
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 118 安裝完 googletrans,現在示範如何從英文翻譯成法文: import googletrans translator
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Thumbnail
11/20日NVDA即將公布最新一期的財報, 今天Sell Side的分析師, 開始調高目標價, 市場的股價也開始反應, 未來一週NVDA將重新回到美股市場的焦點, 今天我們要分析NVDA Sell Side怎麼看待這次NVDA的財報預測, 以及實際上Buy Side的倉位及操作, 從
Thumbnail
Hi 大家好,我是Ethan😊 相近大家都知道保濕是皮膚保養中最基本,也是最重要的一步。無論是在畫室裡長時間對著畫布,還是在旅途中面對各種氣候變化,保持皮膚的水分平衡對我來說至關重要。保濕化妝水不僅能迅速為皮膚補水,還能提升後續保養品的吸收效率。 曾經,我的保養程序簡單到只包括清潔和隨意上乳液
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。 原始 Transformer 架構的 Transduction Process 使用編碼器堆疊、解碼器堆疊而用所有模型參數來表示參考序列,我們將該輸出序列稱為參考。
Thumbnail
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。 如 AI說書 - 從0開始 - 78 所述,經過 AI說書 - 從0開始 - 74 到目前為止的實驗,應可以漸漸感受到 Transformer 模型如何從數學層面漸漸往
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。 從 AI說書 - 從0開始 - 37 到 AI說書 - 從0開始 - 70 ,我們完成書籍:Transformers for Natural Language Proc
Thumbnail
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 Transfo
Thumbnail
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。 講完 Transformer 之 Encoder 架構中的 Embedding 與 Positional Encoding 部分,現在進入 Multi-Head Att
Thumbnail
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。 再度回到 Transformer 架構中的 Encoder 部分,如下圖所示: 我現在手上有的素材如下: Embedding 訓練方式:AI說書 - 從0開始
Thumbnail
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。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 41中,提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示: 此外我已經在AI說書 - 從0開始 - 42中,
Thumbnail
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。 在AI說書 - 從0開始 - 41中,我們提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示,同時我們羅列幾個要點於圖示右邊: 原始 Transform
Thumbnail
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。 繼AI說書 - 從0開始 - 39,我們陳述了 Transformer 的全貌,那 Transformer 的 Encoder 部分長怎樣呢,如下所示: 在原始
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。 從AI說書 - 從0開始 - 0到AI說書 - 從0開始 - 34,我們談了許多 Transformer 議題,以下來做條列性結論: Transformer 迫使人工
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Thumbnail
11/20日NVDA即將公布最新一期的財報, 今天Sell Side的分析師, 開始調高目標價, 市場的股價也開始反應, 未來一週NVDA將重新回到美股市場的焦點, 今天我們要分析NVDA Sell Side怎麼看待這次NVDA的財報預測, 以及實際上Buy Side的倉位及操作, 從
Thumbnail
Hi 大家好,我是Ethan😊 相近大家都知道保濕是皮膚保養中最基本,也是最重要的一步。無論是在畫室裡長時間對著畫布,還是在旅途中面對各種氣候變化,保持皮膚的水分平衡對我來說至關重要。保濕化妝水不僅能迅速為皮膚補水,還能提升後續保養品的吸收效率。 曾經,我的保養程序簡單到只包括清潔和隨意上乳液
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。 原始 Transformer 架構的 Transduction Process 使用編碼器堆疊、解碼器堆疊而用所有模型參數來表示參考序列,我們將該輸出序列稱為參考。
Thumbnail
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。 如 AI說書 - 從0開始 - 78 所述,經過 AI說書 - 從0開始 - 74 到目前為止的實驗,應可以漸漸感受到 Transformer 模型如何從數學層面漸漸往
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。 從 AI說書 - 從0開始 - 37 到 AI說書 - 從0開始 - 70 ,我們完成書籍:Transformers for Natural Language Proc
Thumbnail
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 Transfo
Thumbnail
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。 講完 Transformer 之 Encoder 架構中的 Embedding 與 Positional Encoding 部分,現在進入 Multi-Head Att
Thumbnail
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。 再度回到 Transformer 架構中的 Encoder 部分,如下圖所示: 我現在手上有的素材如下: Embedding 訓練方式:AI說書 - 從0開始
Thumbnail
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。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 41中,提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示: 此外我已經在AI說書 - 從0開始 - 42中,
Thumbnail
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。 在AI說書 - 從0開始 - 41中,我們提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示,同時我們羅列幾個要點於圖示右邊: 原始 Transform
Thumbnail
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。 繼AI說書 - 從0開始 - 39,我們陳述了 Transformer 的全貌,那 Transformer 的 Encoder 部分長怎樣呢,如下所示: 在原始
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。 從AI說書 - 從0開始 - 0到AI說書 - 從0開始 - 34,我們談了許多 Transformer 議題,以下來做條列性結論: Transformer 迫使人工