AI說書 - 從0開始 - 145 | BERT 微調之參數的 Decay Rate 設定
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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。
我們在 AI說書 - 從0開始 - 143 中，將參數區分成兩種類群，差別在於 Decay Rate 的配置不同，我們可以檢視參數「optimizer_grouped_parameters」來看看這兩個類群：
類群一：
類群二：
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重點摘要：
1.9 月降息 2 碼、進一步暗示年內還有 50 bp 降息
2.SEP 上修失業率預期，但快速的降息速率將有助失業率觸頂
3.未來幾個月經濟數據將繼續轉弱，經濟復甦的時點或是 1Q25 季底附近
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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。
回顧 AI說書 - 從0開始 - 39 至 AI說書 - 從0開始 - 69 的第二章內容，我們拿 Encoder 出來看：
幾點注意如下：
BERT 模型使用 M
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
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目前我們已經完成：
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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Multi-Head Attention 數學說明：
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Multi-Head Attention 數學說明：AI
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