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2023-03-15 15:47:34

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这篇由Brandon Rohrer撰写的技术文档《Transformers from Scratch》系统性地拆解了Transformer模型的核心原理和实现细节，通过层层递进的数学推导和可视化类比，揭示了Transformer如何通过矩阵运算的巧妙组合实现强大的序列建模能力，为理解现代大语言模型奠定了扎实的理论基础。

在前一篇文章中，我们讨论了如何处理模型不确定性。我们描述的方法之一是在推理时使用 dropout。能够估计模型的不确定性使我们能够更好地理解模型由于缺乏数据而不知道的东西。所以让我们来测试一下吧！让我们看看独特的标题是否与高不确定性有关。我们将把训练集中的每个标题映射到一个密集表示(例如，平均 word2vec 嵌入)，并期望该模型对唯一标题不太确定，唯一标题是映射到嵌入空间的稀疏区域的标题。为了测试它，我们通过计算 KDE(核密度估计)来计算稀疏和密集区域。

ROC 曲线是一个图表，它告诉我们在不同阈值下的真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)。它用于说明 TPR(灵敏度)和 FPR(1-特异性)之间的权衡。决策树是一种分类/回归算法，它使用类似树的结构来学习数据中的结构。树中的每个节点代表一个测试。例如，一个节点可以是资产的输入是否低，根据答案(是或否)，决策树将输出坏风险或好风险。7)随机森林算法是如何工作的？随机森林算法是一种集成学习技术，它创建多个决策树，并根据给定的数据对它们进行训练。

我将介绍数据库，并定义什么将允许我们评估我们的模型。我有动漫元数据，我稍微修改了一下，以便有更可靠的内容推荐。然后是带有评级的用户项目数据库加入这两者后，我们将分层将其分为训练集和测试集现在，我们可以定义一个评估函数。我们已经看到了几种类型的推荐系统，从非常简单的到更复杂的模型，你可以自由地改进或丰富它们。有趣的是，一些非常简单的模型，如流行度，可能是可靠的。Elasticsearch 是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许您以接近实时的速度快速存储、搜索和分析大量数据。

在三篇文章中(第一篇第一篇和第二篇这里)，我试图解释我在博士期间学到的一些东西。用非论文的语言写出来，对帮助我理清我认为我已经学到的东西，并思考下一步该去哪里有着难以置信的帮助。我已经感觉到另一个帖子，这次是关于道德的，即将到来…Figure 7我们可以看到数值没有相同的标度。我们需要对我们为训练集计算的测试集应用缩放。在这篇文章中，我们关注的是预测的准确性。我们的目标是学习一个具有良好泛化性能的模型。这种模型最大限度地提高了预测精度。我们确定了最适合手头问题(即水果类型分类)的机器学习算法；

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