AI說書 - 從0開始 - 129 | BERT 模型兩種訓練方式引言
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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。
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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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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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
本系列將討論 LLM 時代中，分散 ML workload 的各種方法。作為系列的第一篇，我們將提及 High-level 的概論，譬如分散式訓練的各種切法、Model Parallelism 的相依問題，以及改善 Network Topology 等課題。
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
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
這是我看過最好的AI科普影片了；現在流行的GPT使用的大語言模型 (large language model, LLM), 是把每一個單字都當作一個高維度向量
影片中GPT3共儲存50257個英文單字, 每
本文介紹自我監督學習的概念和訓練方式，以BERT和GPT為例，深入探討Masking Input及Fine-Tune的實際操作和可應用性。
筆記-曲博談AI模型.群聯-24.05.05
https://www.youtube.com/watch?v=JHE88hwx4b0&t=2034s
*大型語言模型 三個步驟:
1.預訓練，訓練一次要用幾萬顆處理器、訓練時間要1個月，ChatGPT訓練一次的成本為1000萬美金。
2.微調(
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。
延續上週提到的，「有哪些不訓練模型的情況下，能夠強化語言模型的能力」，這堂課接續介紹其中第 3、4 個方法
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