Transformer
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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。
從 AI說書 - 從0開始 - 483 | 第十六章前言 到 AI說書 - 從0開始 - 519 | GPT-4V 操作方式，我們完成書籍：Transformers f
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延續 AI說書 - 從0開始 - 518 | GPT-4V 操作方式 的程式，我們將結果整理成好看的格式：
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GPT-4 帶視覺能力之 GPT-4V 可以通過 OpenAI API 分析我們提交的圖像，我們已經生成了一些具有高度發散性的自然語言處理語意聯想和電腦視覺圖像，但是
▷ RNN、LSTM 與 Transformer：突破框架的思考方式
在 AI 領域中，隨著自然語言處理的需求加劇，以及在硬體算力提升與大數據時代的到來，處理「序列」關係的神經網路模型也隨之逐步演進。
▷ Transformer 的概念
1.誕生
Transformer 就是為了解決 RNN、LSTM 傳統處理序列關係的模型所遭遇的問題而發明的。**
二、長短期記憶 (Long Short-Term Memory/ LSTM)
▷ LSTM 的概念
1. LSTM 是為了解決 RNN 的「梯度消失」問題而誕生的。
▪︎ RNN的問題：隱藏狀態的更新是透過多層非線性函數，梯度的函數會隨著反覆地權重計算而趨近0，導致梯度消失。
▪︎ 在當時(19
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延續 AI說書 - 從0開始 - 516 | GPT-4V 操作方式 的程式，我們將結果整理成好看的格式：
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前言：
神經網路模型，有處理圖片這類以「空間關係」數據為主的卷積神經網路 (CNN)，也有處理以「時間或順序關係 (i.e. 序列數據/Sequential Data)」數據為主的「循環神經網路(Recurrent Neural Network/ RNN。
這次要一口氣介紹三個都是處理「序列」和
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延續 AI說書 - 從0開始 - 514 | GPT-4V 操作方式 的程式，我們將結果整理成好看的格式：
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