AI說書 - 從0開始 - 268 | 互動式 Transformer 視覺化介面
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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。
我們在 AI說書 - 從0開始 - 266 | Transformer 視覺化透過 Dictionary Learning 中，介紹了 Dictionary Learning 的數學原理，其互動式 Transformer 視覺化介面可以參見：https://transformervis.github.io/transformervis/
內部有 Layer 參數以及 Dictionary Learning 核心精神：Contextualized Word Embedding Vector Can Also Be Factorized as a Sparse Linear Superposition of a Set of Elementary Elements, Which We Call Transformer factors 的視覺化：
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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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Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Decoder
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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
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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，
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從AI說書 - 從0開始 - 0到AI說書 - 從0開始 - 35，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Processin
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