AI說書 - 從0開始 - 274 | Transformer 模型之 LIT 視覺化
更新於 發佈於 閱讀時間約 2 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 - 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/
延續 AI說書 - 從0開始 - 272 | Transformer 模型之 LIT 視覺化 與 AI說書 - 從0開始 - 273 | Transformer 模型之 LIT 視覺化，接續步驟如下：
- 視覺化展示區
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現代社會跟以前不同了，人人都有一支手機，只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行，然而如今科技快速發展之下，金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的，每一家銀行都有自己的App時，我們又該如何選擇呢？(本文係由國泰世華銀行邀約)
今天我會用不同角度帶大家看這款國泰世華CUB
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
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。
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
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。
從 AI說書 - 從0開始 - 73 到 AI說書 - 從0開始 - 96，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Proce
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。
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。
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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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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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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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 - 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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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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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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Transformer 迫使人工