AI說書 - 從0開始 - 261 | SHAP 數學計算
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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。
針對長度 N 的句子而言，當中的第 i 個字，其 SHAP 值的計算方式為：
當中
- N 個字的聯盟中，第 i 個字，且自帶價值 v 所對應的 SHAP 值
- 表示在特徵集 S 的基礎上，加入特徵 i 所帶來的邊際貢獻
- 當我們要插入特徵 i 時，特徵集 S 的順序如何安排
- 當考慮到特徵 i 和特徵集 S 已經確定後，剩餘的特徵可以有多少種排列方式，此計算當特徵 i 加入到 S 中後，剩餘的特徵有多少種排列
- 這個項目是特徵集 N 的總階乘，表示特徵 N 中所有元素的排列方式，這相當於所有特徵完全排列的總數
注意最後三項的關係其實就是計算一個權重，表示選擇子集 S 的機率，並且確保每種排列下貢獻的計算公平。
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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。
目前我們已經完成：
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Multi-Head Attention 數學說明：AI
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回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 6中說當Context長度是n，且每個字用d維度的向量表示時有以下結論：
Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
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