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ℏεsam
AIエンジニア |学習曲線で厳密に過学習
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ℏεsam
10月19日 06:03
セルフアテンションの公式の素晴らしいシンプルな視覚化。これは、私にとってLLMについて深く理解するのが最も難しいことの1つでした。 公式は簡単そうです。すぐに覚えることもできる。しかし、Q、K、V が何を表し、相互作用しているのかを実際に直感を得るのは難しいです。
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3.46K
ℏεsam
10月18日 06:23
カルパシーは、何かを真に学ぶための公式をこぼしました。 >ブログ記事を書かない >スライドはやらない >コードを記述する >アレンジ >それを機能させる 本当にそれを構築できれば、それを知っていると言えます。ゼロから構築してください。
663.72K
6.61K
ℏεsam
10月18日 06:18
アンドレイ・カルパシーは、人間とLLMの学習の根本的な違いを見事に説明しています。 > 「私が読んでいる本は、合成データ生成を行うための一連のプロンプトです。その情報を操作することで、実際にその知識を得ることができます。LLM に相当するものはありません。彼らは実際にはそれをしません。」 この分野の優秀な頭脳の多くは、LLMは実際には何も学んでいないため、人間レベルの知能を超えることはできないと考えています。
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