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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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由新到舊
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 模型是大規模的大型語言模型 (LLMs)，模型的規模和它們執行的任務數量需要高效的 Tokenizer，Subword Tokenizer 是
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延續 AI說書 - 從0開始 - 295 | 各 Tokenizer 之優勢與安裝、AI說書 - 從0開始 - 296 | 各 Tokenizer 之展示、AI說書 -
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延續 AI說書 - 從0開始 - 295 | 各 Tokenizer 之優勢與安裝 及 AI說書 - 從0開始 - 296 | 各 Tokenizer 之展示，我們繼續
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延續 AI說書 - 從0開始 - 295 | 各 Tokenizer 之優勢與安裝 安裝的各種 Tokenizer，我們來展示其用處：
Sentence Toke
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Transformer 模型通常使用 Byte-Pair Encoding (BPE) 和 WordPiece Tokenization，接著，我們將了解為什麼選擇 S
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替換生僻字詞本身就是一個項目，這項工作是為特定任務和項目保留的，例如，假設公司預算可以支付建立航空知識庫的成本，在這種情況下，值得花時間查詢 Tokenized Dir
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接著展示「pie」及「logic」兩詞之間的相似度計算結果：
word1 = "pie"
word2 = "logic"
print("Similarity", s
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接著展示「etext」及「declaration」兩詞之間的相似度計算結果：
word1 = "etext"
word2 = "declaration"
print(
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
此內容接續 AI說書 - Prompt Engineering - 155 | 自動輸出細化範例 2
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在 AI說書 - 從0開始 - 290 | Tokenizer 重要性範例之展示 2 中，我們給了一個範例，當中包含未知的字詞，假設一個 AI 團隊發現了這個問題並嘗試
