AI說書 - 從0開始 - 272 | Transformer 模型之 LIT 視覺化
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 - 271 | 其他解釋 Transformer 模型之方法簡介 中，提到 LIT 視覺化，今天我們來操作一次，首先造訪：https://pair-code.github.io/lit/，我們將使用 Sentiment Analysis Classifier，更多的探索可以參見以下網站：https://pair-code.github.io/lit/tutorials/sentiment/，步驟如下：
- 點選按鈕「Explore this demo yourself」
- 點選「Select model(s)」
- 出現以下畫面
- Projector 點選「PCA」、Label by 點選「label」
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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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*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
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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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我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 114 建立了 Transformer 模型，並在 AI說書 - 從0開始 - 115 載入權重並執行 Tokenizing，現
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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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Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
Transfo
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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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