AI說書 - 從0開始 - 343 | Embedding Based Search 之 K-Means 群集
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。
整理目前手上有的素材：
- AI說書 - 從0開始 - 338 | Embedding Based Search 資料集描述
- AI說書 - 從0開始 - 339 | Embedding Based Search 資料集整備
- AI說書 - 從0開始 - 340 | Embedding Based Search 資料集編碼
- AI說書 - 從0開始 - 341 | Embedding Based Search 執行 Embedding 並儲存
- AI說書 - 從0開始 - 342 | Embedding Based Search 資料清洗
資料清洗完畢後，就可以來執行 K-Means 演算法群集：
from sklearn.cluster import KMeans
n_clusters = 4
kmeans = KMeans(n_clusters = n_clusters, init = "k-means++", n_init = 10,random_state = 42)
kmeans.fit(matrix)
labels = kmeans.labels_
df["Cluster"] = labels
df.groupby("Cluster").Score.mean().sort_values()
結果為：
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517內容數
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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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
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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
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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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 - 103：資料集載入
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AI說書 - 從0開始 - 105
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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：
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