今天我想和大家分享一個非常重要的機器學習主題：Transformer模型與生成式AI專案的開發過程。這些技術正在改變我們與電腦互動的方式，讓我們一起來瞭解它們的魅力吧！

Transformer網路：現代AI的基石

想像一下，在2017年之前，我們的AI模型就像是閱讀文章時一個字一個字地看，無法同時理解整段文字的含義。但自從「Attention is All You Need」這篇論文發表後，情況徹底改變了！

Transformer網路引入了「自注意力機制」（self-attention），這個機制讓AI能夠同時處理句子中的所有詞彙，理解它們之間的關聯。就好比我們人類閱讀時，不只是一個字一個字地讀，而是能夠把握整段文字的脈絡和重點。

舉個簡單的例子：當AI閱讀「蘋果掉在地上，它很甜」這句話時，透過自注意力機制，AI能夠明白「它」指的是「蘋果」，而不是「地上」。

多頭注意力機制（multi-headed attention）則讓模型能夠從多個角度來理解文字，就像我們閱讀時會同時考慮字面意思、上下文關係、作者意圖等多種因素一樣。

Transformer的成功關鍵之一，是它能在現代GPU上並行處理大量資料。這就像是從單線工作轉變為多人團隊合作，效率大幅提升！

教學方法：平衡深度與實用性

在學習Transformer時，我們會專注於架構中最重要的部分，提供必要的直覺理解，而不會陷入過多的技術細節中。這樣的平衡能讓我們既掌握核心概念，又能實際應用這些模型。

Transformer的廣泛應用

雖然我們主要討論Transformer在文字處理中的應用，但實際上，這種架構已經成功應用於圖像處理和其他領域。理解Transformer對於現代機器學習應用至關重要！

生成式AI專案生命週期

開發一個生成式AI應用並不是簡單地調用一個API那麼簡單。我們需要考慮多個階段和決策：

1. 模型選擇：使用現有的預訓練基礎模型，還是從頭訓練一個新模型？
2. 微調策略：是否需要針對特定數據進行微調和客製化？

模型選擇與規模

市場上有眾多大型語言模型可供選擇，從超大型模型（100億+參數）到中小型模型（1-30億或不到10億參數）不等。

有趣的是，小型模型在特定任務上有時表現得同樣出色！選擇合適的模型尺寸非常重要：

• 大型模型（數百億參數）適合需要廣泛知識的通用任務
• 小型模型則適合特定任務，如對話摘要或特定公司的客服助手

就像我們不會用推土機來挖小花園一樣，選擇合適規模的模型能讓我們在效果和效率之間取得平衡。

希望這篇文章能幫助你更好地理解Transformer模型和生成式AI專案開發的基礎知識！下次我們將深入探討更多技術細節，敬請期待！

udemy

我自己最愛用的學習平台是 udemy ，當初會選擇在 udemy 上學習的原因除了課程便宜（當初買的很多課程都300塊左右，是台幣喔台幣！）。

上課時間也可以自己控制（對自律的人來說是一大好處！）

雖然可能有些人會覺得，Youtube上不也很多Tutorials嗎？性質應該差不多吧？而且免費。

雖然看Youtube上也有教學影片，但其實你會發現，這些老師都有另外開課程。

原因也很簡單，只要我們付費購買了他的課程，他就能提供更多的資源來輔助學習，且更有組織的教學過程，甚至有被公司認可的證書。

這就是在免費的youtube上沒辦法做到的。

想知道更多的話，歡迎到【2023】10個使用線上平台學習的好處｜學生、工程師、各行各業皆適用 看完整介紹。

Cousera

在這個快速變化的數位時代，持續學習已成為必要。我想真心推薦Coursera這個線上學習平台。

Coursera匯集了全球頂尖大學和企業的優質課程，無論你是想提升職場競爭力、轉換跑道，還是純粹滿足求知慾，都能在這裡找到適合的學習內容。

我最欣賞的是，Coursera的課程設計非常靈活。你可以依照自己的步調學習，無論是上班族的零碎時間，還是學生的整塊時段，都能輕鬆安排。課程內容既有深度又實用，理論與實踐並重，讓你不只學到知識，還能立即應用。

平台上的互動功能也很棒，討論區讓我能與全球學習者交流想法，作業和測驗則幫助鞏固所學。獲得的證書不僅是學習成果的肯定，更成為我履歷上閃亮的一筆。

無論你是想學習人工智能、商業管理、語言、藝術還是烹飪，Coursera都能滿足你的需求。它讓優質教育變得平易近人，打破了地理和經濟的限制。

如果你還在猶豫是否嘗試線上學習，這可能是你職業發展和個人成長的重要轉捩點。投資學習，就是投資未來的自己！