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柴郡貓姍蒂的沙龍
2024/08/11
筆記-深度學習模型訓練:在Colab上安裝DGL
前言 最近在研究GAT,在網路上看到使用torch和DGL實作的GAT模型的程式碼,就想說下載下來自己跑跑看,這篇文章:Understand Graph Attention Network。途中遇到問題,把找到的解法記錄下來,給也有一樣問題的朋友參考。 正文 在Colab直接使用: !p
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Learn AI 不 BI
2024/06/15
AI說書 - 從0開始 - 17
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。 我們已經在AI說書 - 從0開始 - 16走過了部分AI發展軌跡,接著繼續: 在1980年代Yann LeCun設計了Convolutional Neural N
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Learn AI 不 BI
2024/06/15
AI說書 - 從0開始 - 16
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。 我們已經在AI說書 - 從0開始 - 15總結了Transformer比RNN還要好的結論,接著來鋪陳AI的歷史軌跡,以達到目前Transformer的巔峰。 在19
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Learn AI 不 BI
2024/06/14
AI說書 - 從0開始 - 15
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。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 6中說當Context長度是n,且每個字用d維度的向量表示時有以下結論: Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
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Learn AI 不 BI
2024/06/12
AI說書 - 從0開始 - 14
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。 已經在AI說書 - 從0開始 - 12以及AI說書 - 從0開始 - 13中見識到TPU的威力了,現在我們把參數放大到真實大型語言模型的規模,看看運算時間的等級。
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Learn AI 不 BI
2024/06/12
AI說書 - 從0開始 - 13
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。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 6中說當Context長度是n,且每個字用d維度的向量表示時有以下結論: Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
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Learn AI 不 BI
2024/06/12
AI說書 - 從0開始 - 12
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。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 6中說當Context長度是n,且每個字用d維度的向量表示時有以下結論: Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
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Learn AI 不 BI
2024/06/11
AI說書 - 從0開始 - 11
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。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 6中說當Context長度是n,且每個字用d維度的向量表示時有以下結論: Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
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Learn AI 不 BI
2024/06/10
AI說書 - 從0開始 - 10
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。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 6中說當Context長度是n,且每個字用d維度的向量表示時有以下結論: Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
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Learn AI 不 BI
2024/06/09
AI說書 - 從0開始 - 9
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。 回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 6中說當Context長度是n,且每個字用d維度的向量表示時有以下結論: Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
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