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。



我們在AI說書 - 從0開始 - 42中，見識了 Tokenizer 做的事情了，以下來羅列幾個要點：

它將原始文字轉成小寫

有可能將原始文字再進行切割

通常 T

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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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AI說書 - 從0開始 - 43

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繼AI說書 - 從0開始 - 39，我們陳述了 Transformer 的全貌，那 Transformer 的 Encoder 部分長怎樣呢，如下所示：



在原始 

AI說書 - 從0開始 - 41

我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。



Prompt Engineering 作為一門新興學科，與已建立的軟體工程領域有著驚人的相似之處，這種並

AI說書 - Prompt Engineering - 22

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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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專家級 Prompt Engineering 標誌著人工智慧通訊方式的轉變，在這個階段中，提示不只是問題

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每個工匠都珍惜他們的工具，軟體工程師擁有從整合開發環境 (IDE) 到各種工具、除錯器、版本控制系統等等

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在複雜的軟體開發和人工智慧世界中，設計模板作為概念工具出現，幫助工程師巧妙地應對複雜的情況，當涉及 Pr

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延續 AI說書 - Prompt Engineering - 25，使用 Prompt 設計模版還有一個

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Prompt Engineer 的工具箱封裝了所有上述元素 - 函式庫、工具、規格和設計模版，這些元素中

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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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這頻道將提供三分鐘以內長度的AI知識，讓你一天學一點AI知識，每天進步一點

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