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「解釋為什麼物理學中的一些實驗最終成為基於錯誤輸入模式的無關緊要的邏輯，從而導致無關緊要的邏輯模式」，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 - 459 | AI 幻覺和記憶的風險
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2025/07/02
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在生成式 Transformer 模型（如 GPT 和 PaLM）中，「幻覺」一詞指的是模型生成的資訊並不存在於訓練數據中，甚至與之無關。這些幻覺可能是顯而易見的，也可
2025/07/02
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2025/07/01
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因為 AI 每一項風險都可能帶來破壞性的影響，執行生成或判別任務的 Transformer 存在缺陷和弱點，必須加以解決，這些風險源自 LLM 中的 Transform
2025/07/01
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2025/06/30
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將此書的程式檔案 Encoder_decoder_transformer.ipynb 匯入 GPT-4，得到針對程式的分析如下：
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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：
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Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
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