encode
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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。
延續AI說書 - 從0開始 - 45，我們介紹了 Google 於2017 年提出的 Transformer 架構的 Positional Encoding (PE)
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延續AI說書 - 從0開始 - 44說完 Embedding ，下一步就是闡述 Positional Embedding，其於原始 Transformer 架構中的角色
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我們已經在AI說書 - 從0開始 - 43中，闡述了 Embedding 的訓練方式，現在我們來看是否 Embedding 如我們預期般運作：
假設我的目標句子是
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 - 42中，見識了 Tokenizer 做的事情了，以下來羅列幾個要點：
它將原始文字轉成小寫
有可能將原始文字再進行切割
通常 T
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。
在AI說書 - 從0開始 - 41中，我們提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示，同時我們羅列幾個要點於圖示右邊：
原始 Transform
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。
繼AI說書 - 從0開始 - 39，我們陳述了 Transformer 的全貌，那 Transformer 的 Encoder 部分長怎樣呢，如下所示：
在原始
解析成List
List items=json.decode(jsonStr);
print(items[0]["your_key"]);
解析成Map
Map<String, dynamic> user = json.decode(json);
print('${user['your_k
JSON(JavaScript Object Notation)是AJAX(參考：[PHP][AJAX]介紹)常用的資料交換格式。在PHP有提供函數，可以將資料轉換成JSON。除外JSON比XML快速且簡單。
語法
資料是由鍵和值(Key-value)組成。
鍵和值之間用「:」區隔。
資料之
