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。
我們可以選擇 Layer、Index 以及 Go to 特定神經元等參數來進行解釋，如下圖所示：
點擊之後會出現選擇到的 Token 為「ME」的畫面：
AI說書 - 從0開始 - 275 | OpenAI Transformer 模型之視覺化
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2024/12/26
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延續 AI說書 - 從0開始 - 275 | OpenAI Transformer 模型之視覺化 的操作，以下繼續：我們可以提出一個更好的解釋，並要求查看得分細節，這些
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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:/
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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
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 266 | Transformer 視覺化透過 Dictionary Learning 中，介紹了 Dictionary Learn
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OpenAI 的模型文件頁面詳細介紹了模型的類別和清單：
https://platform.openai.com/docs/models
OpenAI 也提供了
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