AI說書 - 從0開始 - 331 | Embedding Based Search 添加知識庫後的回應
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。
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延續 AI說書 - 從0開始 - 330 | Embedding Based Search 添加知識庫 的 Query，以下來看看回應：
結果是正確的，一個模型的知識是有限的，因為它受到訓練數據集的限制，如果數據集不包含所需的信息 (例如截止日期、訊息缺失)，它就無法回答問題，我們可以將訊息複製並粘貼到請求的消息部分，我們還可以在數據庫或文件系統中創建一個知識庫，對數據進行映射，並使用傳統的數據查詢技術在需要時自動檢索數據，這樣我們就擁有了一個自動化系統。
有時，自定義查詢搜索程式可能無法滿足對複雜異構數據的期望，在這種情況下，傳統的查詢搜索技術無法與 OpenAI 第二代基於嵌入的搜索模型的強大功能相匹敵。
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AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
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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：
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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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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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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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假設我的目標句子是