AI說書 - 從0開始 - 289 | Tokenizer 重要性範例之展示 1
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。
首先展示「freedom」及「liberty」兩詞之間的相似度計算結果：
word1 = "freedom"
word2 = "liberty"
print("Similarity between", word1, "and", word2, "is", similarity(word1, word2))
結果為：
看起來合理。
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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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連續出現跳空缺口，空方動
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Transfo
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Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
Multi-Head Attention 數學說明：
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Multi-Head Attention 數學說明：AI
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我們在AI說書 - 從0開始 - 42中，見識了 Tokenizer 做的事情了，以下來羅列幾個要點：
它將原始文字轉成小寫
有可能將原始文字再進行切割
通常 T
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Transformer 中的 Attention 機制是 'Word-to-Word' 操作，抑或是 'Token-to-Token' 操作，白話來講就是：「對於句子中
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生成式人工智慧模糊了雲端平台、框架、函式庫、語言和模型之間的界線，以下展開幾項事實：
OpenAI 部署了一個Transformer API，幾乎不需要程式設計。
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Transformer模型驅動的人工智慧正在將無所不在的一切連接起來，機器直接與其他機器通訊，人工智慧驅動的物聯網訊號無需人工干預即可觸發自動決策。 自然語言處理演算法
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