AI說書 - 從0開始 - 270 | 互動式 Transformer 視覺化介面
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 - 269 | 互動式 Transformer 視覺化介面 中，闡述了一項視覺化介面，其例子如下：
在 Transformer 架構中，追蹤較低 Layer 的 "Separate" 一詞：僅限於較低層次的理解
在 Transformer 架構中，追蹤較高 Layer 的 "Separate" 一詞：展現較高層次的理解
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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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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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原始 Transformer 架構的 Transduction Process 使用編碼器堆疊、解碼器堆疊而用所有模型參數來表示參考序列，我們將該輸出序列稱為參考。
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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
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。
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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再度回到 Transformer 架構中的 Encoder 部分，如下圖所示：
我現在手上有的素材如下：
Embedding 訓練方式：AI說書 - 從0開始
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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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在AI說書 - 從0開始 - 41中，我們提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示，同時我們羅列幾個要點於圖示右邊：
原始 Transform
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既然要談論 Transformer 的 Attention 機制，我們必須要談論以下主題：
Transformer 架構
自注意力機制
編碼與解碼
Embedd
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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：
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