AI說書 - 從0開始 - 338 | Embedding Based Search 資料集描述
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。
我們將更進一步，運行 Embedding 函數，使用 K-Means 聚類演算法建立 Embedding 集群，並要求 Davinci 以文字格式的相應評論來描述每個集群的主題。
Amazon Fine Food Reviews 資料集包含截至 2012 年 10 月用戶撰寫的 568454 條食品評論，評論可以分為正面或負面，評論記錄包含產品 ID、使用者 ID、分數、評論標題(摘要) 和評論正文 (文字)。
我們將自 https://www.kaggle.com/datasets/snap/amazon-fine- food-reviews 下載資料：
!kaggle datasets download -d snap/amazon-fine-food-reviews
然後進行處理：
import zipfile
zip_file_path = '/content/amazon-fine-food-reviews.zip'
csv_file_name = 'Reviews.csv'
with zipfile.ZipFile(zip_file_path, 'r') as zip_ref:
zip_ref.extract(csv_file_name)
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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。
總結一下目前有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 103：資料集載入
AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
AI說書 - 從0開始 - 105
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。
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AI說書 - 從0開始 - 103：資料集載入
AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
AI說書 - 從0開始 - 105
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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
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
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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
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。
講完 Transformer 之 Encoder 架構中的 Embedding 與 Positional Encoding 部分，現在進入 Multi-Head Att
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。
這裡做 Embedding 與 Postional Encoding 的邏輯梳理與結論：
Embedding 訓練方式：AI說書 - 從0開始 - 43
Embed
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再度回到 Transformer 架構中的 Encoder 部分，如下圖所示：
我現在手上有的素材如下：
Embedding 訓練方式：AI說書 - 從0開始
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延續AI說書 - 從0開始 - 44說完 Embedding ，下一步就是闡述 Positional Embedding，其於原始 Transformer 架構中的角色
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我們已經在AI說書 - 從0開始 - 43中，闡述了 Embedding 的訓練方式，現在我們來看是否 Embedding 如我們預期般運作：
假設我的目標句子是
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。
總結一下目前有的素材：
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AI說書 - 從0開始 - 105
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AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
AI說書 - 從0開始 - 105
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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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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
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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
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這裡做 Embedding 與 Postional Encoding 的邏輯梳理與結論：
Embedding 訓練方式：AI說書 - 從0開始 - 43
Embed
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。
再度回到 Transformer 架構中的 Encoder 部分，如下圖所示：
我現在手上有的素材如下：
Embedding 訓練方式：AI說書 - 從0開始
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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。
我們已經在AI說書 - 從0開始 - 43中，闡述了 Embedding 的訓練方式，現在我們來看是否 Embedding 如我們預期般運作：
假設我的目標句子是