AI說書 - 從0開始 - 252 | Attention Head 視覺化
更新於 2024/11/17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。
延續 AI說書 - 從0開始 - 251 | Attention Head 視覺化 對 BertViz 的操作，如果我們點選 「cats」一詞，會得到以下結果圖：
其顯示模型學會了「cats」與「animals」有相關。
也可以更改句子，然後點擊 Layer 和 Attention Head 數目來可視化 Transformer 如何建立連接，當然，你會發現限制，好的和壞的連接將向您展示 Transformer 如何運作和故障，這兩種情況對於解釋 Transformer 的行為方式以及為什麼它們需要更多層、參數和資料都很有價值。
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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。
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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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 - 52 中，我們已經解析完 Attention 機制如何運作的，以下延伸至 Multi-Head Attention：
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在 AI說書 - 從0開始 - 52 中，我們已經解析完 Attention 機制如何運作的，以下延伸至 Multi-Head Attention：
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