LearnAI
259 位追蹤者
不定時分享各種AI資訊，也包含AI書籍的閱讀筆記，讓我們一起在未來的AI世界擁抱AI技術，不BI
160會員
407內容數
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。
全部內容
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。
如果我們想要獲得 Transformer 的模型觀點，只需要撰寫以下程式碼：
model_view(attention, tokens, sentence_b_sta
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 - 251 | Attention Head 視覺化 對 BertViz 的操作，如果我們點選 「cats」一詞，會得到以下結果圖：
其
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 - 250 | Attention Head 視覺化 的內容，接著開始分析，兩列標記上方的每種顏色代表 Layer Number 的一個注
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 - 249 | BertViz 安裝 中已經準備好所有的素材了，包含 BertViz 的安裝，以及資料準備，現在可以展開視覺化之旅：
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。
此部分延續 AI說書 - Prompt Engineering - 137 | 自動 Prompt 最佳
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。
Jesse Vig 的文章 A Multiscale Visualization of Attention in the Transformer Model, 2019
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 2- Iterative Optimization
迭代優化是一種更複雜的方法，促進用戶和人工智
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。
在本章結束時，您將能夠與使用者互動以顯示 Transformer 模型活動的視覺化，Transformer 的解譯工具還有很長的路要走，然而，這些新興工具將幫助開發人員
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 1 - Single Step Optimization
Single-Step Optimiz
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。
數百萬到萬億參數的 Transformer 模型，例如 ChatGPT 和 GPT-4，似乎是無法穿透的黑盒子，沒有人可以解釋，因此，許多開發人員和使用者在處理這些令人
