AI說書 - 從0開始 - 248 | 第九章總覽
閱讀時間約 2 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。
在本章結束時，您將能夠與使用者互動以顯示 Transformer 模型活動的視覺化，Transformer 的解譯工具還有很長的路要走，然而，這些新興工具將幫助開發人員和使用者了解 Transformer 模型的工作原理並提高其透明度。
本章節涵蓋：
- 安裝並運行 BertViz
- 運行 BertViz 的交互介面
- 使用 SHAP 解釋 Hugging Face Transformer 模型
- 探測法和非探測法的區別
- PCA 提醒
- Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) 介紹
- 透過 Dictionary Learning 運行 Transformer 可視化
- 可視化低級、中級和高級依賴關係
- 可視化關鍵 Transformer 因素
- Language Interpretability Tool (LIT) 介紹
- 使用 OpenAI LLM 可視化 Transformer 模型的活動
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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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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。
原始 Transformer 架構的 Transduction Process 使用編碼器堆疊、解碼器堆疊而用所有模型參數來表示參考序列，我們將該輸出序列稱為參考。
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Transformer 擁有先進的翻譯能力，能夠捕捉多種語言中單字序列的意思，在第四章中，我們將介紹一些關鍵的翻譯概念，並探討它們在 Google Trax、Googl
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下游任務是一個 Fine-Tuned 的 Transformer 任務，它從預先訓練的 Transformer 模型繼承模型和參數，故，下游任務是運行微調任務的預訓練模
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。
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
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。
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
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。
回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 41中，提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示：
此外我已經在AI說書 - 從0開始 - 42中，
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。
在AI說書 - 從0開始 - 41中，我們提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示，同時我們羅列幾個要點於圖示右邊：
原始 Transform
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既然要談論 Transformer 的 Attention 機制，我們必須要談論以下主題：
Transformer 架構
自注意力機制
編碼與解碼
Embedd
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從AI說書 - 從0開始 - 0到AI說書 - 從0開始 - 34，我們談了許多 Transformer 議題，以下來做條列性結論：
Transformer 迫使人工
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延續AI說書 - 從0開始 - 0，我們從Transformer開始談起：
ChatGPT的火紅使得Transformer架構也跟著成為主流，相關應用從Googl
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