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。
layer_parameters = [p for n, p in model.named_parameters() if 'layer.3' in n]
結果如下：
當中包含以下幾個額外重點：
- cuda: 0 表示這些參數是掛載在第一個 GPU 上
- requires_grad = True 表示這些參數需要計算梯度，亦即需要 Training 或 Learning
AI說書 - 從0開始 - 144 | BERT 微調之模型參數窺探
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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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2024/08/30
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從 AI說書 - 從0開始 - 125 到 AI說書 - 從0開始 - 155 | 文法判斷介面成果展示，我們完成書籍：Transformers for Natural
2024/08/30
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2024/08/30
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回顧一下目前手上有的素材：
訓練的必要模組安裝：AI說書 - 從0開始 - 135
載入資料集：AI說書 - 從0開始 - 136
資料集窺探：AI說書 - 從0
2024/08/30
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2024/08/29
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Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
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Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
Multi-Head Attention 數學說明：AI
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