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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。
Transformer 中的 Attention 機制是 'Word-to-Word' 操作，抑或是 'Token-to-Token' 操作，白話來講就是：「對於句子中
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首先先展示 Transformer 的架構圖：
可以看到架構中不再出現 RNN 、 LSTM 、 CNN 等物件，因為 Recurrence 已被摒棄。
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既然要談論 Transformer 的 Attention 機制，我們必須要談論以下主題：
Transformer 架構
自注意力機制
編碼與解碼
Embedd
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2017 年 12 月，Google Brain 和 Google Research 發表了 Vaswani 等人的開創性論文《Attention Is All You
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從AI說書 - 從0開始 - 0到AI說書 - 從0開始 - 35，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Processin
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從AI說書 - 從0開始 - 0到AI說書 - 從0開始 - 34，我們談了許多 Transformer 議題，以下來做條列性結論：
Transformer 迫使人工
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我們在AI說書 - 從0開始 - 33中，見識了基於 Transformer 的 Google 翻譯威力，評論如下：
Google 翻譯似乎已經解決了 Corefer
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我們已經在AI說書 - 從0開始 - 32中，展示了OpenAI的API如何使用，儘管 API 可以滿足許多需求，但它們也有其限制，例如，多用途 API 可能在所有任務
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想要操作ChatGPT，我們可以參考OpenAI的範例：
https://platform.openai.com/examples/default-sql-trans
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我們已經在AI說書 - 從0開始 - 30中，陳述了AI專案選擇系統的重要性，可以是Hugging Face、Google Cloud AI、ChatGPT/GPT-4