AI說書 - 從0開始 - 259 | Attention Head 輸出機率檢視
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。
我們在 AI說書 - 從0開始 - 257 | Attention Head 輸出機率檢視 中，撰寫了程式，試圖視覺化 Attention Head 輸出機率，以下開始檢視成果，這是一個互動式介面，比方說選擇 Layer = 9、Head = 9，得到以下結果：
字詞 “values” 和目標詞 “attention” 之間的關係高於 “values” 和 “the” 之間的關係，看得出來模型有在學習。
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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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Hi 我是 VK~
在 8 月底寫完〈探索 AI 時代的知識革命：NotebookLM 如何顛覆學習和創作流程？〉後，有機會在 INSIDE POSSIBE 分享兩次「和 NotebookLM 協作如何改變我學習和創作」的主題，剛好最近也有在許多地方聊到關於 NotebookLM 等 AI 工具
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這是張老師的第三本書，我想前二本應該也有很多朋友們都有讀過，我想絕對是受益良多，而這次在書名上就直接點出，著重在從投資的角度來切入
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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Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
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：
Head 1
Hi 我是 VK~
在 8 月底寫完〈探索 AI 時代的知識革命：NotebookLM 如何顛覆學習和創作流程？〉後，有機會在 INSIDE POSSIBE 分享兩次「和 NotebookLM 協作如何改變我學習和創作」的主題，剛好最近也有在許多地方聊到關於 NotebookLM 等 AI 工具
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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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