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。
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
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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
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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
