AI說書 - 從0開始 - 46
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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。
延續AI說書 - 從0開始 - 45，我們介紹了 Google 於2017 年提出的 Transformer 架構的 Positional Encoding (PE) 方法為 :
圖片出自：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision - Third Edition, Denis Rothman, 2024
可以看到 Sin 函數對應偶數位置，而 Cos 函數對應奇數位置，我們可能好奇這函數到底長得怎麼樣，有鑑於此，我們可以在 Google 瀏覽器中鍵入 : 「plot y=sin(2/10000^(2*x/512))」來追蹤位置 2 號 (pos = 2) 的圖形長怎麼樣。
如下所示 :
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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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台灣已經開始展現其在AI領域的獨特見解和能力。其中，由國立台灣大學的博士生林彥廷所創建的LLaMa聊天機器人，就是一個絕佳的例子。這款機器人不僅結合了本地語言和文化，還為用戶提供了一個獨特的互動體驗，讓他們在與AI互動的同時，也能深入了解台灣的文化。
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tome 是一個可以自動生成簡報大綱與摘要的軟體。tome的功能結合ChatGPT概念跟 DALL.E2製圖，生成的投影片PPT 媲美真人製作，而且過程很快速。上班族與學生族大概都很需要吧? tome一次可以產生8張投影片。我試了一個主題，隨便想了一個人物。請不要對號入座喔。主要是英文介面，但可以中
看到這個新聞，想到一部老電影，好像叫戰爭遊戲：死亡密碼。
電影中AI被用於戰爭模擬，兩個AI彼此對抗。故事發展到最後，就是兩台超級電腦上的AI不停的玩戰爭模擬遊戲，對抗內容就是一個丟核彈一個防禦，結局不好，重來，結局不好，重來....
對耶，這結論跟指數化投資的理念一樣啊：最好的方式就是不要買賣。
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