AI說書 - 從0開始 - 199 | OpenAI GPT 之參數量級變化
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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。
光從 2017 年到 2020 年，參數數量就從原始 Transformer 模型中的 65M 個參數增加到 GPT-3 模型中的 175B 個參數，統計如下表所示：
有關 GPT-4 模型架構的資訊很少，OpenAI 尚未正式揭露 GPT-4 架構的細節，然而，他們對系統進行了優化，並在知名考試和評估中獲得了高分，如以下 GPT-4 技術報告 (2023 年 3 月 23 日，第 5 頁) 的摘錄所示：
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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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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。
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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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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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在 AI說書 - 從0開始 - 74 中提到，我們想要建立「Transformer 數學」與「ChatGPT 產生的文字」兩者間的關係。
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Transformer 迫使人工
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