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:

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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
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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。 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
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