AI說書 - 從0開始 - 356 | SRL 範例
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。
延續我們在 AI說書 - 從0開始 - 354 | SRL 範例 與 AI說書 - 從0開始 - 355 | SRL 範例 使用的範例句子「Did Bob really think he could prepare a meal for 50 people in only a few hours?」，使用 ChatGPT 之 GPT-4 分析如下：
首先要求 GPT-4 回答以下問題：
結果為：
以及
可以嘗試問 GPT-4 回答同樣問題，並得到以下觀察：
- 無語法：它不特定於任務，並且沒有語法規則或樹
- 通用：沒有針對特定任務進行訓練
- 隨機：沒有經過訓練可以每次逐字回答請求
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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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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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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：
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繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 xxx ，我們談論了衡量 AI 模型的方式，那當你訓練的模型比 State-of-the-Art 還要好並想要進行宣稱時，需要
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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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