Huggingface
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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。
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 *
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。
延續AI說書 - 從0開始 - 2，ChatGPT的根基是一種名為Transformer的Foundation Model，而Transformer依據AI說書 - 從
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。
延續AI說書 - 從0開始 - 2，ChatGPT的根基是一種名為Transformer的Foundation Model，我們從Transformer的時間複雜度開始
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。
延續AI說書 - 從0開始 - 1，我們從Transformer開始談起：
ChatGPT的根基是一種名為Transformer的Foundation Model
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。
延續AI說書 - 從0開始 - 0，我們從Transformer開始談起：
ChatGPT的火紅使得Transformer架構也跟著成為主流，相關應用從Googl
期待
前陣子自己手刻了ChatGPT，並發了一系列文章：
使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 1
使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 2
使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT -
我不懂程式，但見到LearnAI一系列的解說文章很佩服你慷慨和有恆把知識與大家分享👏。請問你有沒有寫過/準備寫關於AI應用趨勢的文章呢？例如AI在IOS或Android作業系統現在與將來的應用/features，AI會否/如何影響使用者的私隱？很想聽專家的意見，希望你不介意我這些問題喔～
回顧我們的目標是自己做一個免錢Chat GPT 自己做免錢Chat GPT吧
當中，我希望外掛一個外部知識庫，叫做RAG，來提升整體問答的品質，同時又能避免機敏資訊被Chat GPT竊取。
緣由參見 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
詳細實作於 使用Meta釋出的模型，實作Chat G
當Chat GPT回答的東西不是你想要的，怎麼辦呢？
我們提供想法的思路於：ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我想自己動手改善，但是我沒有GPU這項資源怎麼辦？
我們提供免費使用方式於：使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
有了操作環境，但是我不知道怎麼
到目前為止，我們已經完成RAG技術的實作，在上一篇文章使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 5中，可以看到加入RAG之後，可以讓我的大型語言模型回答更為精確。
現在我們要把它用一個畫面做呈現，而不是以程式碼來給大家看，就類似Chat GPT這樣，背後有複雜的程式運行，但是眾人
延續使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 4，我們現在遇到一個問題：語言模型回答的資訊不是我想要的。
於是我參照ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？，想使用低成本的技術：RAG，來改善這問題。
以下開始實作，首先引入一個重量級工具包，它叫做LangChain，這是做語言模型