AI說書 - 從0開始 - 302 | Byte Pair Encoding 產生流程之介紹
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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。
Byte Pair Encoding (BPE) 以單個字符的詞彙表開始，然後合併最常見的相鄰字符對，超參數決定了該過程重複的次數。
最終結果是一組合併後的字符，這些字符可以是單個 Character、Subwords 或完整的 Word，結果會被存儲在一個合併文件中，如 merge.txt，同時還會生成第二個文件，如 vocab.json，其中包含 Subword 的字典以及它們的唯一整數 ID。
Sequence 在 Tokenization 過程中被分解為 Subword，這些 Subword 可以在合併字典中找到，這個過程是迭代進行的，Tokenizer 會嘗試找到更大的 Subword，並重複 n 次操作，當達到最佳結果時，迭代合併的 Subword 會被 Tokenizer 分配一個 ID，這些子詞的 ID 信息會被記錄在 vocab.json 文件中。
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回顧 AI說書 - 從0開始 - 129 中說，Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
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先做個總回顧：
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Transfo
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目前我們已經完成：
Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
Multi-Head Attention 數學說明：AI
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講完 Transformer 之 Encoder 架構中的 Embedding 與 Positional Encoding 部分，現在進入 Multi-Head Att
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這裡做 Embedding 與 Postional Encoding 的邏輯梳理與結論：
Embedding 訓練方式：AI說書 - 從0開始 - 43
Embed
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再度回到 Transformer 架構中的 Encoder 部分，如下圖所示：
我現在手上有的素材如下：
Embedding 訓練方式：AI說書 - 從0開始
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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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延續AI說書 - 從0開始 - 45，我們介紹了 Google 於2017 年提出的 Transformer 架構的 Positional Encoding (PE)
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再度回到 Transformer 架構中的 Encoder 部分，如下圖所示：
我現在手上有的素材如下：
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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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延續AI說書 - 從0開始 - 45，我們介紹了 Google 於2017 年提出的 Transformer 架構的 Positional Encoding (PE)