如何选择续集

内容与核心概念

在上一页上,当一个模型实际学习时。
让我们不要同时要求整个答案: 首先,让我们决定下一个部分。
模型使用数字设置计算答案。 它周围的程序准备入口, 可以触发搜索或工具 。
"猫"
→
对继续评价的评价
→
选择方案份额
→
选中的一块
这是一份初步地图, 而不是现在需要记住的新算法。 在接下来的章节中, 我们会发现矢量、 估计值和概率的来源; 整个计算模型将在稍后收集 。
权威性乘数化
让文本以一系列象征性 ID 来显示
t₀,…,tₙ₋₁
授权模型估计了以下身份证的分布情况:
P
θ
(
t
n
=
j
∣
t
0
,
…
,
t
n
−
1
)
P_\theta(t_n=j\mid t_0,\ldots,t_{n-1})
P
θ
​
(
t
n
​
=
j
∣
t
0
​
,
…
,
t
n
−
1
​
)
每个
j
整个序列的概率分布在链条规则上:
P
θ
(
t
0
,
…
,
t
N
−
1
)
=
∏
i
=
0
N
−
1
P
θ
(
t
i
∣
t
<
i
)
.
P_\theta(t_0,\ldots,t_{N-1})
=\prod_{i=0}^{N-1}P_\theta(t_i\mid t_{<i}).
P
θ
​
(
t
0
​
,
…
,
t
N
−
1
​
)
=
i
=
0
∏
N
−
1
​
P
θ
​
(
t
i
​
∣
t
<
i
​
)
.
在学习中,从外壳上可以知道下一个标记, 所以目标往往包含负日志相似性。
L
(
θ
)
=
−
∑
i
ln
⁡
P
θ
(
t
i
∣
t
<
i
)
.
L(\theta)=-\sum_i\ln P_\theta(t_i\mid t_{<i}).
L
(
θ
)
=
−
i
∑
​
ln
P
θ
​
(
t
i
​
∣
t
<
i
​
)
.
当目标生成时, 它不可用 : 从给定的分布中, 它被选中了符号, 添加到内容中, 并往前重复 。 学习模式只执行页面 。
一个
这是一个选择,它没有完成故事。
玩具合同
以下固定和
未经过训练
词汇包含12个条目, IDden宽度等于 2, 一个因果应用程序头和一个 FFN。 没有图层正常化 。 没有预交易的灯光、 API 和 GPT 等值。 数字选择为手工核查, 而不是俄文文本的质量 。
Konnerzer 执行 NFC 代谢、 低写和 regex 粉碎成字母/ chips 组合。 一个未知的组正在接收 ID 0 ; 一个仅来自刺穿或 emoji 的线不会创建符号 。
非 BPE
三. 真实的字节-BPE详细和不取代第12章中实施的术语[
S12
, abstract-only].
身份证明按词汇顺序排列:
表格嵌入
E
有形状的形状
[12,2]
查找取取直线
E[tᵢ]
然后添加培训位置矢量
pᵢ=[i/10,−i/10]
:
X
i
=
E
[
t
i
]
+
p
i
.
X_i=E[t_i]+p_i.
X
i
​
=
E
[
t
i
​
]
+
p
i
​
.
身份证号码不是一个距离或意义。
E
这是手工制作的。 位置矢量会改变当前位置的激活, 而不是参数表 。
Causal scaled attention
玩具
W_Q=W_K=W_V=W_o=I₂
以数值如此高
Q=K=V=X
尽管这些矩阵的作用不同。
i
和关键位置
j
:
D
i
j
=
Q
i
⋅
K
j
2
,
M
i
j
=
{
0
,
j
≤
i
,
−
∞
,
j
>
i
,
D_{ij}=\frac{Q_i\cdot K_j}{\sqrt2},\qquad
M_{ij}=\begin{cases}0,&j\le i,\\-\infty,&j>i,\end{cases}
D
ij
​
=
2
​
Q
i
​
⋅
K
j
​
​
,
M
ij
​
=
{
0
,
−
∞
,
​
j
≤
i
,
j
>
i
,
​
A
i
j
=
exp
⁡
(
D
i
j
+
M
i
j
)
∑
r
exp
⁡
(
D
i
r
+
M
i
r
)
,
B
=
A
V
.
A_{ij}=\frac{\exp(D_{ij}+M_{ij})}
{\sum_r\exp(D_{ir}+M_{ir})},\qquad B=AV.
A
ij
​
=
∑
r
​
exp
(
D
i
r
​
+
M
i
r
​
)
exp
(
D
ij
​
+
M
ij
​
)
​
,
B
=
A
V
.
允许的共同办事人员是非负数的,加起来可达1;禁止的未来条目可接收0。
A
根据当前输入计算,是行动,并且
W_Q
,
W_K
,
W_V
“注意权重”一词不应掩盖这一区别。
S04
;
S07
].
投预测退出后剩余部分执行
R=X+BW_o
然后是经过协调的新生力量和第二批剩余者:
F
=
ReLU
⁡
(
R
W
1
+
b
1
)
W
2
+
b
2
,
H
=
R
+
F
.
F=\operatorname{ReLU}(RW_1+b_1)W_2+b_2,\qquad H=R+F.
F
=
ReLU
(
R
W
1
​
+
b
1
​
)
W
2
​
+
b
2
​
,
H
=
R
+
F
.
给
W₁=I₂
,
W₂=.5I₂
偏差零
H=R+.5ReLU(R)
三. 剩余是指增加兼容的活动,而不是增加学习数据。
从隐藏状态到登录
上一条线
h=H[n−1,:]
和独立产出矩阵
U
shape
[2,12]
和之二
c
shape
[12]
:
z
=
h
U
+
c
.
z=hU+c.
z
=
h
U
+
c
.
每个
zⱼ
日志可以是负数, 而不是加到 1 。
T>0
:
π
j
=
exp
⁡
(
z
j
/
T
)
∑
r
exp
⁡
(
z
r
/
T
)
.
\pi_j=\frac{\exp(z_j/T)}{\sum_r\exp(z_r/T)}.
π
j
​
=
∑
r
​
exp
(
z
r
​
/
T
)
exp
(
z
j
​
/
T
)
​
.
首先计算数字稳定性
aⱼ=zⱼ/T
并减去总计
a_max
然后是投影者,
exp(aⱼ−a_max)
整体变化并不改变确切的分布,而是减少风险溢出[
S10
此术语不会改变符号、嵌入器、注意力或逻辑 。
T
关系关系
πₐ/π_b=exp((zₐ−z_b)/T)
如果日志不相等, 则会变得更为对比。
具体的例子不能将软性软性峰值与魔法规范混为一谈:
Logit
指数指数
Probability
0
1
1/6
ln 2
2
1/3
ln 3
3
1/2
CDF 等于
[1/6,1/2,1]
三. 数目
u=.4
概率不是一个保证的时间表频率, 更不用说声明真实的概率 。
猫的追踪
对于一个位置, 掩码只允许一个连接 :
阶段
意义 意思 意思
Shape
Token IDs
[1]
[1]
E[1]
,
p₀
,
X
[1,0]
,
[0,0]
,
[1,0]
[1,2]
Q
,
K
,
V
[1,0]
[1,2]
每个
Score, mask,
A
[1/√2]
,
[0]
,
[1]
[1,1]
B
,
R
[1,0]
,
[2,0]
[1,2]
F
,
H
[1,0]
,
[3,0]
[1,2]
z
[-3,3,0,3,4,−2.4,−3,0,1.5,−1.5,1.5,−1.3]
[12]
例如,登录“窗口”等于
3·(−1)+0·1+.6=−2.4
。大多数的对数得到一个“牛 ” 但是在动画模型中种子采样可以选择
<unk>
这不是一派胡言的教学解释:体重在语言上没有受过训练。
抽样抽样按身份证顺序建立综合发展框架,并选择第一个
j
用于
u<CDFⱼ
PNG公园-米勒培训用一个图:
s
n
e
x
t
=
16807
s
m
o
d
2147483647
,
u
=
s
n
e
x
t
−
1
2147483646
.
s_{next}=16807s\bmod 2147483647,
\qquad u=\frac{s_{next}-1}{2147483646}.
s
n
e
x
t
​
=
16807
s
mod
2147483647
,
u
=
2147483646
s
n
e
x
t
​
−
1
​
.
种子受影响
u
但不是在
z
和
π
检查员的开幕不得浪费额外的随机抽取。
参数分类账和计算成本
E 包含
12·2=24
斯卡拉尔槽。
4·2·2=16
. FFN:
4+2+4+2=12
独立U:24,产出之二:12。
24
+
16
+
12
+
24
+
12
=
88.
24+16+12+24+12=88.
24
+
16
+
12
+
24
+
12
=
88.
所有 88 值都是手工设置的; 这里训练的参数为零 。 JavaScript 编号使用二进制64, 所以有效载荷数等于
88·8=704 B
Float32 等值为 352 B, 但这不是浏览器数组的实际格式 。
S11
].
计分矩阵表
n²
单元格,尽管因果掩码允许
n(n+1)/2
在通信领域。
n=12
这是144个小组和78个授权位置
O(n²d)
无法在毫秒内花费时间 而不测量和计算其余的作业
低端实验室打开了所有13个阶段、毛发和形状。 首先,只有时间变化,然后只有种子:在第一个经验中,所有各州都必须保留到登入范围;在第二个经验中也存在概率。
[<unk>, кошка, сидит, на, ковре, окне, собака, спит, рядом, с, дом, улице]
Python 透明
ids = tokenizer(text)
X = lookup(ids) + positions
H = causal_attention_residual_ffn(X)
z = last_row(H) @ U + bias
p = stable_softmax(z / temperature)
next_id = inverse_cdf(p, seeded_random)
这是一个简短的算法。下面是它的机制: Python没有NumPy, 没有下载模型, 也没有 API。 数字与浏览器实验室匹配; 单个预测明显简化 。
Python 的完整示例
"""Transparent chapter 00 examples. Python 3; no packages or network."""
from math import exp, log, sqrt
import json
import re
import unicodedata
VOCAB = ['<unk>', 'кошка', 'сидит', 'на', 'ковре', 'окне',
'собака', 'спит', 'рядом', 'с', 'дом', 'улице']
# Полный исполняемый пример — по ссылке ниже.
下载监视器00.py
发射:
python chapter00.py
此示例与浏览器数学核心一起检查。 页面中的任意代码未满足 。
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
种子定义了样本, 而不是重量或分布。 不同的随机数字可以到达相同的CDF间隔 。
模型旁边是什么? 这个问题怎么继续呢?
学术基础