AI說書 - 從0開始 - 286 | Word2Vec Tokenization 交互關係
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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。
只要一切順利，沒有人會去考慮預訓練的 Tokenizer，這就像現實生活中一樣，我們可以多年駕駛一輛車而不去想引擎的問題。然後有一天，車子突然拋錨了，我們才開始試圖找出解釋原因。同樣的情況也發生在預訓練的 Tokenizer 上，有時候，結果並不是我們預期的，例如，在《獨立宣言》文本的上下文中，某些詞組不太合適，正如我們在下圖中看到的那樣：
- 儘管 Tokenizer 將蛋糕和章節計算為具有高餘弦相似度值，但它們並不適合在一起
- 自由是指言論自由，而版權是指免費電子書的編輯所寫的註釋
- pay 和 bill 在日常英語中是一詞多義的意思，例如，bill 表示支付金額，但也指權利法案
在繼續之前，讓我們花點時間澄清一些要點，QC 指的是質量控制，在任何戰略性企業項目中，QC 是必須的，輸出的質量將決定關鍵項目的存續，如果該項目不是戰略性的，錯誤有時可以接受，而在戰略性項目中，即使是少量錯誤也可能引發風險管理審計的介入，以決定該項目是否應該繼續或中止。
從質量控制和風險管理的角度來看，對不相關的數據集進行 Tokenization (即，包含太多無用的詞語或缺少關鍵詞語) 會使 Embedding 算法混亂，從而產生「糟糕的結果」，這就是為什麼我在本章中鬆散地使用「Tokenization」這個詞，包括一些 Embedding 過程，因為它們相互影響。
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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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