AI說書 - 從0開始 - 360 | SRL 重新定義
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。
SRL 預設句子包含謂詞，通常是一個錯誤的假設，分析句子不能只基於謂語分析，以下為一些事實的陳述：
- SRL 謂詞分析只有在句子中有動詞時才起作用
- SRL 謂詞分析無法辨識省略號 (定義見 AI說書 - 從0開始 - 358 | SRL 分析極限 (舉例))
- 謂語和動詞是語言結構和語法分析的一部分 (謂語包含動詞，謂語告訴我們更多關於主詞的資訊)
- 謂詞分析辨識結構，但不辨識句子的意思
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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。
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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以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
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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
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 AI說書 - 從0開始 - 62 說：如果我參照原始 Google 釋出的 Transformer 論文的參數，在三個字的句子情況下，Single-Head At
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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：
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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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首先先展示 Transformer 的架構圖：
可以看到架構中不再出現 RNN 、 LSTM 、 CNN 等物件，因為 Recurrence 已被摒棄。
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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
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Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
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Multi-Head Attention 數學說明：AI
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首先先展示 Transformer 的架構圖：
可以看到架構中不再出現 RNN 、 LSTM 、 CNN 等物件，因為 Recurrence 已被摒棄。