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。
從 AI說書 - 從0開始 - 311 | 第十一章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 345 | Embedding Based Search 之群聚效果檢視，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, Denis Rothman, 2024 第十一章說明。
以下附上參考項目：
- Gensim’s Word2Vec documentation: https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html
- OpenAI’s embedding models: https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings/embedding-models
- OpenAI’s pricing page: https://openai.com/pricing#language-models
以下附上額外閱讀項目：
- Dar et al., 2022, Analyzing Transformers in Embedding Space: https://arxiv.org/abs/2209.02535
