BERT
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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。
有了 AI說書 - 從0開始 - 254 | Attention Head 輸出機率檢視 的準備，我們可以撰寫以下程式來檢視 Attention Head 的輸出機率：
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為了檢視 Attention Head 輸出機率，我們撰寫以下程式：
!pip install transformers
from transformers impo
雖然100%看不懂🙁，但還是肯定分享的心意，按❤️。
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如果我們想要獲得 Transformer 的模型觀點，只需要撰寫以下程式碼：
model_view(attention, tokens, sentence_b_sta
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延續 AI說書 - 從0開始 - 251 | Attention Head 視覺化 對 BertViz 的操作，如果我們點選 「cats」一詞，會得到以下結果圖：
其
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延續 AI說書 - 從0開始 - 250 | Attention Head 視覺化 的內容，接著開始分析，兩列標記上方的每種顏色代表 Layer Number 的一個注
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 249 | BertViz 安裝 中已經準備好所有的素材了，包含 BertViz 的安裝，以及資料準備，現在可以展開視覺化之旅：
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Jesse Vig 的文章 A Multiscale Visualization of Attention in the Transformer Model, 2019
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在本章結束時，您將能夠與使用者互動以顯示 Transformer 模型活動的視覺化，Transformer 的解譯工具還有很長的路要走，然而，這些新興工具將幫助開發人員
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數百萬到萬億參數的 Transformer 模型，例如 ChatGPT 和 GPT-4，似乎是無法穿透的黑盒子，沒有人可以解釋，因此，許多開發人員和使用者在處理這些令人
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從 AI說書 - 從0開始 - 227 | 第八章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 243 | 微調 GPT 模型與 GPT4 比較，我們完成書籍：Transfor