三分鐘學AI (2)
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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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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 - 247 | 第九章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 278 | 模型視覺化極限與人為介入，我們完成書籍：Transformers f
假期愉快
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Transformer 模型的解釋已經取得了進展，但仍有許多工作要做，有些絆腳石仍然相當具有挑戰性：
Embedding Sublayer 基於隨機計算，並添加到複雜
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延續 AI說書 - 從0開始 - 275 | OpenAI Transformer 模型之視覺化 及 AI說書 - 從0開始 - 276 | OpenAI Transf
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延續 AI說書 - 從0開始 - 275 | OpenAI Transformer 模型之視覺化 的操作，以下繼續：我們可以提出一個更好的解釋，並要求查看得分細節，這些
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GPT-4 等大型語言模型 (LLM) 可以解釋語言模型中的神經元，OpenAI 創建了直覺的介面並於 2023 年 5 月公開。人工智慧的歷史在非常短的時間內已經達到
讚
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 271 | 其他解釋 Transformer 模型之方法簡介 中，提到 LIT 視覺化，今天我們來操作一次，首先造訪：https:/
很棒。
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LIT
LIT 的視覺介面將幫助您找到模型處理錯誤的示例，分析類似的示例，觀察當您改變上下文時模型的行為，以及其他與 Transformer 模型相關的語言問題
L
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在 AI說書 - 從0開始 - 269 | 互動式 Transformer 視覺化介面 中，闡述了一項視覺化介面，其例子如下：
在 Transformer 架構中
