AI說書 - 從0開始 - 161 | RoBERTa 模型背景
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。
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 模型是 Google 2018 年提出的模型，而 RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) 模型是 BERT 的進階版，由 Meta 於 2019 年提出
- RoBERTa 不使用 WordPiece Tokenization，而是使用 Byte-Pair Encoding (BPE)
- 本章節要介紹的模型是 KantaiBERT，是一種 BERT 模型的變形，是 RoBERTa 的縮小版，其使用 Masked Language Modeling (MLM) 做訓練，它的概念就是克漏字填空，詳如 AI說書 - 從0開始 - 130 所述
- 我們使用的 KantaiBERT 模型有 83504416 個參數，包含 6 Layers 與 12 Heads (蒸餾版 BERT, DistilBERT)，與當今大型語言模型相比，尺寸偏小，但好處是訓練過程可以加速看到成果，此外如果模型是要放在智慧型手機中，那麼蒸餾版就是一種考慮選項
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Faker昨天真的太扯了，中國主播王多多點評的話更是精妙，分享給各位
王多多的點評
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我們曾經稱他為最高的山，最長的河，以為山海就是盡頭，可是Faker用他28歲的年齡...
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回顧 AI說書 - 從0開始 - 129 中說，Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
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Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 只有 Encoder Layer，沒有 D
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 - 127 中提及：
Transformer 的關鍵參數為：
原始 Transformer 模型中，左圖的 N = 6
原始 Tran
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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
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要學習 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 的架構，需要先複習本書第二章的 A
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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
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我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 114 建立了 Transformer 模型，並在 AI說書 - 從0開始 - 115 載入權重並執行 Tokenizing，現
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我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 114 建立了 Transformer 模型。
現在我們來載入預訓練權重，預訓練的權重包含 Transformer 的智慧
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。
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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我們已經在AI說書 - 從0開始 - 20中，闡述GPT模型的Supervised and Unsupervised觀點，接著一樣引述書籍：Transformers f
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現在我們來載入預訓練權重，預訓練的權重包含 Transformer 的智慧
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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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我們已經在AI說書 - 從0開始 - 20中，闡述GPT模型的Supervised and Unsupervised觀點，接著一樣引述書籍：Transformers f