AI說書 - 從0開始 - 269 | 互動式 Transformer 視覺化介面
更新於 2024/12/16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。
我們在 AI說書 - 從0開始 - 266 | Transformer 視覺化透過 Dictionary Learning 中，介紹了 Dictionary Learning 的數學原理，有了數學基礎，就能看懂以下內容：
視覺化來看就是：
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本文探討了複利效應的重要性，並藉由巴菲特的投資理念，說明如何選擇穩定產生正報酬的資產及長期持有的核心理念。透過定期定額的投資方式，不僅能減少情緒影響，還能持續參與全球股市的發展。此外，文中介紹了使用國泰 Cube App 的便利性及低手續費，幫助投資者簡化投資流程，達成長期穩定增長的財務目標。
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從 AI說書 - 從0開始 - 99 到 AI說書 - 從0開始 - 121，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Proc
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如 AI說書 - 從0開始 - 78 所述，經過 AI說書 - 從0開始 - 74 到目前為止的實驗，應可以漸漸感受到 Transformer 模型如何從數學層面漸漸往
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從 AI說書 - 從0開始 - 37 到 AI說書 - 從0開始 - 70 ，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Proc
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Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Decoder
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先做個總回顧：
Transformer 架構總覽：AI說書 - 從0開始 - 39
Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
Transfo
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Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Attenti
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回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 41中，提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示：
此外我已經在AI說書 - 從0開始 - 42中，
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從AI說書 - 從0開始 - 0到AI說書 - 從0開始 - 35，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Processin
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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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