AI說書 - 從0開始 - 340 | Embedding Based Search 資料集編碼
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。
整理目前手上有的素材：
延續 AI說書 - 從0開始 - 339 | Embedding Based Search 資料集整備 主題，今天來執行資料集編碼：
top_n = 1000
df = df.sort_values("Time").tail(top_n * 2)
df.drop("Time", axis = 1, inplace = True)
encoding = tiktoken.get_encoding(embedding_encoding)
df["n_tokens"] = df.combined.apply(lambda x: len(encoding.encode(x)))
df = df[df.n_tokens <= max_tokens].tail(top_n)
當中 df.drop("Time", axis = 1, inplace = True) 的意思是從 df 數據框中刪除名為 Time 的列，具體解釋如下：
- "Time"：這是你想要刪除的列名
- axis = 1：表示操作的對象是列 (axis = 0 表示行，axis = 1 表示列)
- inplace = True：表示直接在原數據框 df 上進行操作，而不返回一個新的數據框，如果 inplace = False，則操作不會影響原數據框，而是返回一個刪除了 "Time" 列的新數據框
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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
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目前我們已經有資料集在 AI說書 - 從0開始 - 103 ，必要的清理函數在 AI說書 - 從0開始 - 104 ，現在把它們湊在一起，如下：
# load Eng
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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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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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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
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