三分鐘學AI
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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。
從 AI說書 - 從0開始 - 37 到 AI說書 - 從0開始 - 70 ，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Proc
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Transformer 的重要性已經被公認了，因此在 Hugging Face 中亦有被實作，呼叫方式如下：
!pip -q install transformers
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Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Trainin
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仔細看 AI說書 - 從0開始 - 66 中，Decoder 的 Multi-Head Attention 框框，會發現有一條線空接，其實它是有意義的，之所以空接，是因
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Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Decoder
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Transformer 架構總覽：AI說書 - 從0開始 - 39
Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
Transfo
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接著來談 Transformer 架構中的 Feedforward Network (FFN)：
其為全連接的神經網路架構
回顧 AI說書 - 從0開始 - 64
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到 AI說書 - 從0開始 - 63 為止，我們已經介紹完 Multi-Head Attention ，接著我們來談 Add & Norm 兩元件的功能：
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回顧 AI說書 - 從0開始 - 62 說：如果我參照原始 Google 釋出的 Transformer 論文的參數，在三個字的句子情況下，Single-Head At
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目前我們已經完成：
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在 AI說書 - 從0開始 - 52 中，我們已經解析完 Attention 機制如何運作的，以下延伸至 Multi-Head Attention：
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在 AI說書 - 從0開始 - 52 中，我們已經解析完 Attention 機制如何運作的，以下延伸至 Multi-Head Attention：
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Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Attenti
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Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Attenti
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