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。
- Base 亦即基準模型，它的設計類似於 BERTBASE，有 12 層和大約 2.2 億個參數
- Small 是一個較小的模型，有 6 層和 6,000 萬個參數
- Large 的設計與 BERTLARGE 類似，有 12 層、7.7 億個參數
- 3B 和 11B 使用 24 層編碼器和解碼器，大約有 28 億和 110 億個參數
我們將使用 Large 模型，簡介為：
AI說書 - 從0開始 - 381 | Hugging Face T5 模型差異
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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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2025/04/28
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def dialog(uinput):
role = "user"
line = {"r
2025/04/28
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2025/04/27
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try:
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from openai import OpenAI
exc
2025/04/27
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2025/04/26
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Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
Transfo
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Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
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