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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。
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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
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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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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
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 261 | SHAP 數學計算 中，介紹了 SHAP 的數學，也在 AI說書 - 從0開始 - 262 | SHAP 數學實作 中，
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 261 | SHAP 數學計算 中，介紹了 SHAP 的數學，也在 AI說書 - 從0開始 - 262 | SHAP 數學實作 中，
搬屋忙左一段時間，仲跌（或者被偷）左部電話。所以無時間寫野。同學T送來部紅米Note 11玩住先。
而家慢慢返回正軌，將之前的稍稍整理一下再到下一步工作。
這個項目原意是處理公司三十年來的舊報告文字記錄，用作翻查或者生成可用的資源。早前試砲就用左SQLite Vec，唔知算得定唔得，不過都要
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我們在 AI說書 - 從0開始 - 261 | SHAP 數學計算 中，介紹了 SHAP 的數學，也在 AI說書 - 從0開始 - 262 | SHAP 數學實作 中，
