AI說書 - 從0開始 - 129 | BERT 模型兩種訓練方式引言
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。
Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 只有 Encoder Layer，沒有 Decoder Layer，其架構具有 Multi-Head Self-Attention 機制，允許每個 Token 學習理解所有周圍的 Token。
Masked Multi-Head Attention 隨機屏蔽一些標記，以迫使該系統學習上下文，例如句子為：「The cat sat on it because it was a nice rug」，則 Encoder Layer 的輸入變成：「The cat sat on it <masked sequence>」，這只是一個例子，被屏蔽的字不一定會在句尾。
為什麼 BERT 名字裡面有 Bidirectional 這個字呢？其實是因為過去做機器翻譯時，Encoder 在讀取資料的時候都是採取單一方向，不是左至右就是右至左，然而 Transformer Encoder 是採取一次讀取整個 Token Sequence，因此它被認為是雙向的，這個特性允許模型根據 Token 的周圍環境，即左側和右側，來學習其上下文。
BERT 模型的訓練分為兩種，分別為：
- Masked Language Modeling (MLM)
- Next Sentence Prediction (NSP)
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Transformer 可以透過繼承預訓練模型 (Pretrained Model) 來微調 (Fine-Tune) 以執行下游任務。
Pretrained Mo
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Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Decoder
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 - 52 中，我們已經解析完 Attention 機制如何運作的，以下延伸至 Multi-Head Attention：
Head 1
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Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Attenti
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講完 Transformer 之 Encoder 架構中的 Embedding 與 Positional Encoding 部分，現在進入 Multi-Head Att
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
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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，
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
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。
既然要談論 Transformer 的 Attention 機制，我們必須要談論以下主題：
Transformer 架構
自注意力機制
編碼與解碼
Embedd
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Embedding 訓練方式：AI說書 - 從0開始
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原始 Transform
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