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AI說書 - 從0開始 - 40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。 Transformer 中的 Attention 機制是 'Word-to-Word' 操作,抑或是 'Token-to-Token' 操作,白話來講就是:「對於句子中
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2024-06-22
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AI說書 - 從0開始 - 39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。 首先先展示 Transformer 的架構圖: 可以看到架構中不再出現 RNN 、 LSTM 、 CNN 等物件,因為 Recurrence 已被摒棄。
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2024-06-22
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AI說書 - 從0開始 - 38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。 既然要談論 Transformer 的 Attention 機制,我們必須要談論以下主題: Transformer 架構 自注意力機制 編碼與解碼 Embedd
2024-06-22
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AI說書 - 從0開始 - 37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。 2017 年 12 月,Google Brain 和 Google Research 發表了 Vaswani 等人的開創性論文《Attention Is All You
2024-06-20
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AI說書 - 從0開始 - 36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 - 0到AI說書 - 從0開始 - 35,我們完成書籍:Transformers for Natural Language Processin
2024-06-20
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AI說書 - 從0開始 - 35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 - 0到AI說書 - 從0開始 - 34,我們談了許多 Transformer 議題,以下來做條列性結論: Transformer 迫使人工
2024-06-20
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AI說書 - 從0開始 - 34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。 我們在AI說書 - 從0開始 - 33中,見識了基於 Transformer 的 Google 翻譯威力,評論如下: Google 翻譯似乎已經解決了 Corefer
2024-06-20
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AI說書 - 從0開始 - 33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 - 32中,展示了OpenAI的API如何使用,儘管 API 可以滿足許多需求,但它們也有其限制,例如,多用途 API 可能在所有任務
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2024-06-19
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AI說書 - 從0開始 - 32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。 想要操作ChatGPT,我們可以參考OpenAI的範例: https://platform.openai.com/examples/default-sql-trans
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2024-06-19
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AI說書 - 從0開始 - 31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 - 30中,陳述了AI專案選擇系統的重要性,可以是Hugging Face、Google Cloud AI、ChatGPT/GPT-4
2024-06-19
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