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。
回顧目前手上有的素材:
- 載入文本並執行 Tokenization:AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization
- 文本處理以降低 Tokenization 負擔:AI說書 - 從0開始 - 315 | 文本處理以降低 Tokenization 負擔
- Tokenization 後基本資訊窺探與 Embedding 訓練:AI說書 - 從0開始 - 316 | Tokenization 後基本資訊窺探與 Embedding 訓練
- Embedding 模型描述:AI說書 - 從0開始 - 317 | Embedding 模型描述
- Embedding 模型描述:AI說書 - 從0開始 - 318 | Embedding 模型描述
當我們想要檢視 「consciousness」 這個字是否在 Embedding 中時,可以執行程式:
try:
vector = model.wv['consciousness']
print('Vector for "consciousness":', vector)
except KeyError:
print('"consciousness" is not in the dictionary')
結果為:

那如果嘗試原型字 「conscious」 這個字是否在 Embedding 中時,可以執行程式:
try:
vector = model.wv['conscious']
print('Vector for "conscious":', vector)
except KeyError:
print('"conscious" is not in the dictionary')
結果為:
