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。
這個例子說明了基礎模型在向功能性 AGI 發展過程中所具有的令人難以置信的潛力，對於該領域的非專家來說，困難在於信任 LLM 的輸出，因此有必要減輕人工智慧可能帶來的風險，模型描述的位置是不可能的，在西洋棋中，兩個國王不能位於相鄰的方格中：
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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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2025/06/26
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。
如果不想透過 AI說書 - 從0開始 - 451 | GPT 提問與回覆紀錄於網頁的函數撰寫 來檢視結果，這裡提供結果的下載方式，供直接檢視：
!curl -L .g
2025/06/26
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2025/06/25
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。
我想將 GPT-4 提問的問題與回覆紀錄於網頁中，因此撰寫以下函數：
from Ipython.core.display import display, HTML
2025/06/25
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2025/06/24
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。
為了之後不必一直重複撰寫詢問 GPT 的 Query 程式，以下撰寫一函數，方便後續使用：
client = OpenAI()
gptmodel = "gpt-4"
2025/06/24
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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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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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延續xxxx，ChatGPT 產生的程式，我們將它匯入 Colab 執行看看 ( Colab 使用教學見 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
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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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想要操作ChatGPT，我們可以參考OpenAI的範例：
https://platform.openai.com/examples/default-sql-trans
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延續AI說書 - 從0開始 - 25示範了ChatGPT程式的能力，同時在AI說書 - 從0開始 - 26靠ChatGPT產生Decision Tree程式，現在我們來
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