AI說書 - 從0開始 - 332 | Embedding Based Search Embedded 資料準備
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。
回顧目前有的素材：
- AI說書 - 從0開始 - 327 | Embedding Based Search 問答系統前置作業
- AI說書 - 從0開始 - 328 | Embedding Based Search 選擇模型
- AI說書 - 從0開始 - 329 | Embedding Based Search GPT 的回答
- AI說書 - 從0開始 - 330 | Embedding Based Search 添加知識庫
- AI說書 - 從0開始 - 331 | Embedding Based Search 添加知識庫後的回應
我們將透過以下步驟來使用 OpenAI 準備的 Embedded 資料：
- 收集：下載數百篇有關 2022 年奧運會的維基百科文章
- 區塊：將文件分割成短的、幾乎獨立的部分
- 嵌入：使用 OpenAI API 嵌入每個部分
- 儲存：將資料保存在檔案中，大型資料集應儲存在向量資料庫中，嵌入向量可以在向量資料庫中建立索引，並透過強大的搜尋功能進行存取，有多個平台提供向量資料庫服務，例如 Amazon Web Services (AWS)：https://aws.amazon.com/what-is/vector-databases/
透過以下程式載入 Embedding 數據：
embeddings_path = "https://cdn.openai.com/API/examples/data/winter_olympics_2022.csv"
df = pd.read_csv(embeddings_path)
再由 String 形式轉成 List 形式：
df['embedding'] = df['embedding'].apply(ast.literal_eval)
最後顯示一些數據來感受一下：
df結果包含 text 與 embedding 兩個 Column：
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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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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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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：
# load Eng
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。
延續 AI說書 - 從0開始 - 102 說要窺探 WMT 資料集，以下著手資料集下載程式：
import urllib.request
# Define the
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先做個總回顧：
Transformer 架構總覽：AI說書 - 從0開始 - 39
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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