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。
以下提示於 2024 年 1 月提交給基於 GPT-4 的 ChatGPT，目的是讓 GPT「描述模式中的無關邏輯」，但這實際上並沒有實際意義，以下為 Prompt：
而闡述的結果盡是無意義的內容：
AI說書 - 從0開始 - 458 | AI 幻覺和記憶的風險
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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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2025/07/01
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2025/07/01
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2025/06/30
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2025/06/30
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2025/06/29
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GPT-4 展示了其獨立生成並解釋程式的能力，超越了僅作為「助手」的角色，Microsoft Copilot 和 Google Colab Copilot 協助我們撰寫
2025/06/29
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嗨！歡迎來到 vocus
vocus 方格子是台灣最大的內容創作與知識變現平台，並且計畫持續拓展東南亞等等國際市場。我們致力於打造讓創作者能夠自由發表、累積影響力並獲得實質收益的創作生態圈！「創作至上」是我們的核心價值，我們致力於透過平台功能與服務，賦予創作者更多的可能。
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我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 114 建立了 Transformer 模型，並在 AI說書 - 從0開始 - 115 載入權重並執行 Tokenizing，現
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Pretrained Mo
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如 AI說書 - 從0開始 - 78 所述，經過 AI說書 - 從0開始 - 74 到目前為止的實驗，應可以漸漸感受到 Transformer 模型如何從數學層面漸漸往
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在 AI說書 - 從0開始 - 74 中提到，我們想要建立「Transformer 數學」與「ChatGPT 產生的文字」兩者間的關係。
有鑑於此，我們以句子「
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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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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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Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Attenti
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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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