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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。
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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，
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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
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。
範例
使用者：我希望你充當我的生成式人工智慧內容生成細化代理，您的角色的目標是在我輸入提示後自動優化生
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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，
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實踐
停止條件在自動輸出細化中發揮關鍵作用，確保系統在合理範圍內運行，保持效率並避免過度複雜化，確定何
