AI說書 - 從0開始 - 65
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。
接著來談 Transformer 架構中的 Feedforward Network (FFN)：
- 其為全連接的神經網路架構
- 回顧 AI說書 - 從0開始 - 64 ，知 Add & Norm 的輸出維度為 3 x 512 ，其中 3 為文字個數，而接續的 Feedforward 是對每個字的 512 維度均做相同的事情，亦即 Position-Wise Network
- 原始 Google 的 Transformer 論文，對 Feedforward Network 的 Hidden 數目安排是：512 -> 2048 -> 512，所以數學來看就是：FFN(x) = max(0, xW1 + b1) W2 + b2
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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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現代社會跟以前不同了，人人都有一支手機，只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行，然而如今科技快速發展之下，金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的，每一家銀行都有自己的App時，我們又該如何選擇呢？(本文係由國泰世華銀行邀約)
今天我會用不同角度帶大家看這款國泰世華CUB
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
本系列將討論 LLM 時代中，分散 ML workload 的各種方法。作為系列的第一篇，我們將提及 High-level 的概論，譬如分散式訓練的各種切法、Model Parallelism 的相依問題，以及改善 Network Topology 等課題。
透過這篇文章，我們將瞭解如何使用PyTorch實作圖神經網絡中的訊息傳遞機制，從定義消息傳遞的類別到實作消息傳遞過程。我們也探討了各種不同的消息傳遞機制，並通過對單次和多次傳遞過程的結果，可以看到節點特徵如何逐步傳遞與更新。
今天來和你分享這本我剛讀完的「AI 世界的底層邏輯與生存法則」。當大家一股腦地想投入AI的領域當中時，這本書的作者程世嘉帶著我們用更高的視角和思維來思考，在AI時代下最重要的底層思考邏輯，找出那些最有價值的核心觀念，幫助我們在這個快速變化的世界當中站穩腳步，釐清未來的方向。
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：
model = Sequential()
model.add
在網路世界初出茅廬時，不管你的文章內容多有價值，大多數時你只會遇到一片寂靜。這篇文章將分享如何利用 AI 指令並借用名人故事和框架，快速吸引你的觀眾，讓你的內容更具影響力。
上篇我們簡單的了解了 TTS 想要達到的目標，但是對於訓練資料的處理、網路架構、損失函數、輸出分析等考慮到篇幅尚未解釋清楚，這篇將針對訓練資料處理中的文字部分進行詳細說明，讓我們開始吧。
AI 相關的內容每天都非常多，有聽過很多人因此感覺到焦慮，怕錯過了最新資訊就會趕不上，這篇內容會跟大家詳細的分享我自己的學習方法和經驗，並且會在最後分享一些我的學習資訊來源。
http://tinyurl.com/12000ai888
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