AI說書 - 從0開始 - 27
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。
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，現在我們來看看它寫的程式到底對不對：
引述書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, Denis Rothman, 2024
內容深入人心，所以人工智慧要接手我的工作了嗎？
第二個反應可能是：我要把它推向極限，直到它犯錯來證明它不值得大肆宣傳！人工智慧永遠無法取代我所做工作的複雜性。
這些困惑都將隨著往後的內容而有解答，但是要往內鑽研，需要對ChatGPT內的Transformer零件有深入解析。
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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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筆記-曲博談AI模型.群聯-24.05.05
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1.預訓練，訓練一次要用幾萬顆處理器、訓練時間要1個月，ChatGPT訓練一次的成本為1000萬美金。
2.微調(
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前言
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