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【cosplay 原神】 なにか、おかしいですか…？ ---------------------- camera:@2019bt42 #ワープステーション江戸# #麗yers# #reiyers# ※特別な許可を得て撮影しております

「REIYERSICON」にご来場頂きありがとうございました🐶✨ 初対バン楽しかったです！遠征された方が多いかと思います、本当にありがとうございました🐕 #クルクラ# #REIYERSICON#

又来安利「Hands-On Large Language Models」 作者 @JayAlammar @MaartenGr 全书绘制了近 300 张自制图，对应理解概念和原理、架构非常有帮助，作者们叫它 "The Illustrated LLM Book"。 Alammar 的图解系列从 2018 年起就是很多人理解 Transformer、BERT、GPT 的入口，被斯坦福、MIT 等课程引用；这本书把那套「先给直觉和图，再给代码」的讲法系统化沉淀成了 12 章内容。 12 章可以分成三段，这个分法也呼应了 @Nils_Reimers 在书评里的概括，生成式、表示式、检索式三类应用： 理解模型（1–3 章）：语言模型是什么、token 和嵌入怎么工作、Transformer 内部长什么样。第 3 章就是 Illustrated Transformer 的更新版。 表示与检索（4、5、8、10、11 章）：文本分类、聚类与主题建模、语义搜索和 RAG、自己训练嵌入模型、微调 BERT 类表示模型。这是本书区别于其他 LLM 书的部分，大多数书聚焦生成，这条嵌入线来自 Grootendorst 做 BERTopic 的一手经验，讲的是「模型不生成文本、而是把文本变成向量」的那一半应用。 生成与微调（6、7、9、12 章）：提示工程、高级生成技术（采样、结构化输出等）、多模态、微调生成模型。 Alammar 对第 3 章的图解： 代码开源在这： 两位作者还参加了一次 @DeepLearningAI 课程：