三分鐘學AI (2)
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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。
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
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 266 | Transformer 視覺化透過 Dictionary Learning 中，介紹了 Dictionary Learn
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Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) 是一種解釋機器學習模型的方法，特別是在處理複雜和黑箱模型，
謝謝您的分享❤️
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Yun et al. (2021) 的論文探討了 Dictionary Learning 在深度學習和自然語言處理中的應用，Dictionary Learning 是一
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 261 | SHAP 數學計算 中，介紹了 SHAP 的數學，也在 AI說書 - 從0開始 - 262 | SHAP 數學實作 中，
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 261 | SHAP 數學計算 中，介紹了 SHAP 的數學，也在 AI說書 - 從0開始 - 262 | SHAP 數學實作 中，
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有了 AI說書 - 從0開始 - 261 | SHAP 數學計算 的數學，我們來撰寫實作程式：
import itertools
words = {'I': 0.2
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針對長度 N 的句子而言，當中的第 i 個字，其 SHAP 值的計算方式為：
當中
N 個字的聯盟中，第 i 個字，且自帶價值 v 所對應的 SHAP 值
