AI說書 - 從0開始 - 324 | Embedding 後透過 TensorFlow Projector 視覺化
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：
- AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization
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- AI說書 - 從0開始 - 316 | Tokenization 後基本資訊窺探與 Embedding 訓練
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- AI說書 - 從0開始 - 318 | Embedding 模型描述
- AI說書 - 從0開始 - 319 | 檢視 Embedding 是否包含某詞彙
- AI說書 - 從0開始 - 320 | Embedding 後詞彙相似度計算
- AI說書 - 從0開始 - 321 | Embedding 後詞彙與 ID 映射
- AI說書 - 從0開始 - 322 | Embedding 後詞彙的 Cosine 相似度計算
- AI說書 - 從0開始 - 323 | Embedding 後透過 TensorFlow Projector 視覺化
我們可以透過以下指令來檢視兩份檔案是否具備相同維度：
!echo "Vectors file (vecs.tsv) size:"
!wc -l /content/vecs.tsv
!echo "Metadata file (meta.tsv) size:"
!wc -l /content/meta.tsv
結果為：
接著進入網址 https://projector.tensorflow.org/，並進行檔案上傳動作，如下圖所示：
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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
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總結一下目前有的素材：
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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
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。
講完 Transformer 之 Encoder 架構中的 Embedding 與 Positional Encoding 部分，現在進入 Multi-Head Att
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。
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 - 44說完 Embedding ，下一步就是闡述 Positional Embedding，其於原始 Transformer 架構中的角色
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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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已經在AI說書 - 從0開始 - 12以及AI說書 - 從0開始 - 13中見識到TPU的威力了，現在我們把參數放大到真實大型語言模型的規模，看看運算時間的等級。
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