上下文窗口大小
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上下文窗口大小是指大型語言模型在處理和生成文本時能夠同時考慮的最大標記(token)數量。它決定了模型在一次交互中可以處理的輸入和輸出標記的總數。上下文窗口的主要特點包括:
- 定義模型能處理的文本長度:例如,GPT-3模型的上下文窗口為2048個標記,意味著它在處理單個文本片段時,可以同時考慮最多2048個標記的上下文信息。
- 影響模型的理解和生成能力:較大的上下文窗口可以幫助模型捕捉更長範圍內的語義關聯,提高對長文本的理解和生成連貫內容的能力。
- 決定模型的記憶範圍:上下文窗口決定了模型可以從過去的內容中獲取多少信息來預測下一個詞或做出其他決策。
- 影響模型性能:上下文窗口的大小對模型的性能有顯著影響,尤其是在長文本處理和內容生成方面。
- 資源消耗:較大的上下文窗口需要更多的計算資源和內存,這會影響模型的處理速度和運行成本。
不同的模型有不同的上下文窗口大小,例如:
- GPT-3.5: 4096個標記
- GPT-4: 8000到32000個標記之間
- Gemini 1.5: 高達100萬個標記
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然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
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然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
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在學習大語言模型的技術細節時，
弄清楚「輸入文本 Input Text」與「符元化文本 Tokenized Text」之間的差異會很方便[1]。
舉個具體的例子：
輸入文本：Hello, 你好. Obsidian is great!
符元化文本：['Hello', ',',
2024年6月11日晚上6點48分於洛杉磯，
我打算開始每天花點時間學習大語言模型的技術部分。
主要使用的教材是 Manning出版的Build a Large Language Model (From Scratch) [1]。
這本書有配套的code，還有詳細的講解，是我信賴的
自訂元件生成位置顧名思義就是可以指定部分HTML區塊渲染在特定的畫面上，即使在不同組件也能把A組件內的部分畫面，展現在B組件上，以下方程式舉例。
從頭開始寫大語言模型的程式碼，
是最好理解大語言模型的機制與限制的方風。
從頭開始寫大語言模型的程式碼，可以幫助我們得到預訓練與微調整開源大語言模型架構所需要的知識，並應用到特定領域的數據及以及任務。
客製化大語言模型一般來說比起通用大語言模型有更好的表現。
一個具體的例子是
題目敘述
題目會給我們一組定義好的界面和需求，要求我們設計一個資料結構，可以滿足平均O(1)的插入元素、刪除元素、隨機取得元素的操作。
RandomizedSet() 類別建構子
bool insert(int val) 插入元素的function界面
bool remove(int val
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