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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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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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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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。
有鑑於此，我們以句子「
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ChatGPT 在 2022 年底和 2023 年初突然成為主流，震驚了世界，數以千計的任務被提交給這個令人難以置信的生成式人工智慧模型，帶有 GPT-4 的 Chat
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回顧 AI說書 - 從0開始 - 62 說：如果我參照原始 Google 釋出的 Transformer 論文的參數，在三個字的句子情況下，Single-Head At
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從AI說書 - 從0開始 - 0到AI說書 - 從0開始 - 34，我們談了許多 Transformer 議題，以下來做條列性結論：
Transformer 迫使人工
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生成式人工智慧模糊了雲端平台、框架、函式庫、語言和模型之間的界線，以下展開幾項事實：
OpenAI 部署了一個Transformer API，幾乎不需要程式設計。
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我們已經在AI說書 - 從0開始 - 17中，介紹了大型語言模型 (LLM)世界裡面常用到的Token，現在我們來談談OpenAI的GPT模型如何利用Inference
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延續AI說書 - 從0開始 - 2，ChatGPT的根基是一種名為Transformer的Foundation Model，我們從Transformer的時間複雜度開始
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原始 Transformer 模型中，左圖的 N = 6
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OpenAI 部署了一個Transformer API，幾乎不需要程式設計。
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