AI說書 - 從0開始 - 321 | Embedding 後詞彙與 ID 映射
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。
回顧目前手上有的素材：
- 載入文本並執行 Tokenization：AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization
- 文本處理以降低 Tokenization 負擔：AI說書 - 從0開始 - 315 | 文本處理以降低 Tokenization 負擔
- Tokenization 後基本資訊窺探與 Embedding 訓練：AI說書 - 從0開始 - 316 | Tokenization 後基本資訊窺探與 Embedding 訓練
- Embedding 模型描述：AI說書 - 從0開始 - 317 | Embedding 模型描述
- Embedding 模型描述：AI說書 - 從0開始 - 318 | Embedding 模型描述
- 檢視 Embedding 是否包含某詞彙：AI說書 - 從0開始 - 319 | 檢視 Embedding 是否包含某詞彙
- Embedding 後詞彙相似度計算：AI說書 - 從0開始 - 320 | Embedding 後詞彙相似度計算
Adding an index to the words creates a dictionary. The embeddings are the representation of the words in the dictionary，Embedding 後的詞彙與其 ID 的映射關係，可以透過以下方式窺探：
for word, index in model.wv.key_to_index.items():
print(f"Word: {word}, Index: {index}")
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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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提問的內容越是清晰，強者、聰明人越能在短時間內做判斷、給出精準的建議，他們會對你產生「好印象」，認定你是「積極」的人，有機會、好人脈會不自覺地想引薦給你
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。
總結一下目前有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 103：資料集載入
AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
AI說書 - 從0開始 - 105
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目前我們已經有資料集在 AI說書 - 從0開始 - 103 ，必要的清理函數在 AI說書 - 從0開始 - 104 ，現在把它們湊在一起，如下：
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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。
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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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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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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我們已經在AI說書 - 從0開始 - 43中，闡述了 Embedding 的訓練方式，現在我們來看是否 Embedding 如我們預期般運作：
假設我的目標句子是
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再度回到 Transformer 架構中的 Encoder 部分，如下圖所示：
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假設我的目標句子是