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 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
AI說書 - 從0開始 - 270 | 互動式 Transformer 視覺化介面
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2024/12/28
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2024/12/28
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2024/12/27
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Transformer 模型的解釋已經取得了進展，但仍有許多工作要做，有些絆腳石仍然相當具有挑戰性：
Embedding Sublayer 基於隨機計算，並添加到複雜
2024/12/27
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2024/12/26
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2024/12/26
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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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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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