AI說書 - 從0開始 - 56
閱讀時間約 1 分鐘
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。
目前我們已經完成：
- Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
- Multi-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 53
- Attention 機制程式說明 - 輸入端：AI說書 - 從0開始 - 53
- Attention 機制程式說明 - Query 端：AI說書 - 從0開始 - 54
- Attention 機制程式說明 - Key 端：AI說書 - 從0開始 - 54
- Attention 機制程式說明 - Value 端：AI說書 - 從0開始 - 55
針對輸入向量和 Query 權重矩陣相乘：
Q = np.matmul(x, W_Query)
針對輸入向量和 Key 權重矩陣相乘：
K = np.matmul(x, W_Key)
針對輸入向量和 Value 權重矩陣相乘：
V = np.matmul(x, W_Value)
整理圖示化結果如下，給定一段句子，假設有三個字，每個字用 4 維度的向量表示，然後配置 Query 、 Key 、 Value 三個矩陣，其維度均為 4 x 3 ：
圖片出自：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision - Third Edition, 2024
這可以和我們在 AI說書 - 從0開始 - 52 的圖示結果對照：
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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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繪製個人學習藍圖，戰勝拖延與分心，並運用直接學習法，讓你的學習更加目標導向。重複練習與自由回想則能幫助你鞏固知識，根據反饋調整學習方向，確保你在正確的道路上不斷進步。立即開始，讓學習變得更高效！
前言
在閱讀《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》時，對一些看似基本，但是重要且會影響到之後實作的項目概念有點疑惑，覺得應該查清楚，所以搞懂後記錄下來，寫下這篇文章(應該說是筆記？)。
正文
下面這段程式碼：
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model.add
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②自媒體——讓人認識你。
如果要做自媒體，可以先思考目的，比如我的目標是寫作出書，就不需要花太多時間分享生活娛
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