AI說書 - 從0開始 - 172 | 模型參數探索
更新於 2024/09/10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。
整理目前手上有的素材：
- 準備資料集：AI說書 - 從0開始 - 162 | 準備Pretrain模型需要的資料
- 準備必備函數庫：AI說書 - 從0開始 - 163 | 準備Pretrain模型需要的函數庫
- Tokenizer 前言：AI說書 - 從0開始 - 164 | Tokenizer 前言
- 訓練自己的 Tokenizer：AI說書 - 從0開始 - 165 | 訓練自己的Tokenizer
- 保存訓練好的 Tokenizer：AI說書 - 從0開始 - 166 | 保存訓練好的 Tokenizer
- Tokenizer 使用方式：AI說書 - 從0開始 - 167 | Tokenizer 使用方式
- GPU 及 CUDA 確認：AI說書 - 從0開始 - 168 | GPU 資源確認
- 編輯模型的 Config 檔：AI說書 - 從0開始 - 169 | 編輯模型的 Config 檔
- 初始化模型：AI說書 - 從0開始 - 170 | 初始化模型
- 模型參數探索：AI說書 - 從0開始 - 171 | 模型參數探索
繼 AI說書 - 從0開始 - 171 | 模型參數探索，繼續更深入的模型參數探索：
LP = list(model.parameters())
for i, tensor in enumerate(LP):
print(f"Shape of tensor {i}: {tensor.shape}")
總共有 106 組，節錄部分結果如下：
舉出幾組參數來說明：
- [52000, 768] : 可以是 Embedding 矩陣，詳見 AI說書 - 從0開始 - 164 | Tokenizer 前言 以及 AI說書 - 從0開始 - 169 | 編輯模型的 Config 檔 ，這裏要能察覺 768 / 12 = 64 ，其中 12 是 Head 個數
- [514, 768]：可以是 Positional Embedding 矩陣，詳見 AI說書 - 從0開始 - 169 | 編輯模型的 Config 檔，512 個 Token 外加 Start / End Token
- [1, 768]：可以是 <cls> Token 的 Embedding
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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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*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
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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總結一下目前有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 103：資料集載入
AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
AI說書 - 從0開始 - 105
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目前我們已經有資料集在 AI說書 - 從0開始 - 103 ，必要的清理函數在 AI說書 - 從0開始 - 104 ，現在把它們湊在一起，如下：
# load Eng
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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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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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我們在AI說書 - 從0開始 - 28中闡述了一些AI專業者的未來發展方向，現在我們更細分：
人工智慧專家在人工智慧某一領域擁有專業知識或技能，包含微調模型、維護和支
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延續AI說書 - 從0開始 - 22解釋Foundation Model與Engines意涵後，我們來試用看看ChatGPT。
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