AI說書 - 從0開始 - 337 | Embedding Based Search 效能不佳時的檢查順序
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
- AI說書 - 從0開始 - 332 | Embedding Based Search Embedded 資料準備
- AI說書 - 從0開始 - 333 | Embedding Based Search Embedded 相似度排序
- AI說書 - 從0開始 - 334 | Embedding Based Search Embedded 相似度排序
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- AI說書 - 從0開始 - 336 | Embedding Based Search 新資訊當 Prompt 並開始發問
在 AI說書 - 從0開始 - 336 | Embedding Based Search 新資訊當 Prompt 並開始發問 中遇到效能不好的問題，我們可以透過把 Print Message 功能打開，以進行排查：
ask('Which athletes won the gold medal in curling at the 2022 Winter Olympics?', print_message = True)
結果為：
可以看到我們需要的資訊有納入其中，因此將問題源頭指向模型本身，有鑑於此，我們把 GPT 3 的模型改為 GPT 4 看看：
ask('Which athletes won the gold medal in curling at the 2022 Winter Olympics?', model = "gpt-4-turbo")
結果就可以完美詮釋了：
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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。
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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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：
# 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。
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。
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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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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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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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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Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
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假設我的目標句子是