收音機裡說：「身後有餘忘縮手，眼前無路想回頭。

「這、這一般啦......我只是懶得嘗新罷了。透過相機的觀景窗，他覺得能夠掌握那個方框裡的世界，就像是和現實的煩惱隔絕，讓他置身於這個不真實的環境之內。

」 裕行一邊啜著咖啡一邊說，心想穿這件衣服的決定果然沒錯。他希望有朝一日能跟自己的伴侶在一望無際的草原上過著簡單平淡的生活 —當然，作為都市人的裕行明白這是不切實際的願望。」 裕行對和美的鍾情程度每天有增無減，他愈了解對方，便愈發自心底愛上這女孩。將這份感覺捕捉、收進照片，裕行心頭便會浮現一股安心感，恍若他能夠活在那張照片裡，忘卻世間的苦楚與困惑。畫面中的小昆蟲外貌像毛蟲，身體呈暗紅色，看樣子大約有二至四公分長，可是牠沒有腳，只有翅膀。

這次他在第二幅照片便看到那隻「蟲子」。他不知道為什麼會對一望無際的草坡特別鍾愛，只是隱隱覺得自己能和大自然融為一體。我想他應該也不會認為別人都不了解他吧。

Photo Credit: 財經傳訊 從圖表看來，日本有過半數的人屬於內向者預備軍。還可留言與作者、記者、編輯討論文章內容。Photo Credit: 財經傳訊 【加入關鍵評論網會員】每天精彩好文直送你的信箱，每週獨享編輯精選、時事精選、藝文週報等特製電子報。「沒有人懂我的痛苦」是一種大家或多或少都曾有過的感受，「別人無法理解高敏感者」或許也是相同的意思。

一旦用對方法， 反而比常人更能快速掌握脈絡，明確釐出客觀想法，尤其在擔任決策或指導的重要角色時，格外具有說服力與影響力。不僅如此，公開表示自己是高敏感族的田村淳先生（日本知名男諧星）也曾說過，許多人都理解他的性格也願意給予支持。

專業心理師李郁琳、洪培芸、黃之盈，共感推薦：「愛上自己本來的面目，發揮屬於自己的安靜感染力。身處半數人口皆具內向者傾向的日本，他在多年的諮詢過程中，發現多數內向者其實具有觀察力敏銳、思慮周延的特質，只是因為「過度在意他人」，導致無法施展、被埋沒在壓力之中。總認為自己的想法不值得被重視，每當聽到「你覺得呢？」就徬徨無助。換句話說，高敏感內向者的煩惱並非出於心思敏銳，而是因為缺乏自信導致。

他們不一定會因此『生活艱困』，只是『無論好壞都容易受到影響』。說個題外話，我自己也做過網路上的高敏感自我診斷測驗，結果顯示我符合高敏感者的特徵，可是我卻從未覺得周圍的人不了解我。左邊的橢圓代表高敏感者，右邊的橢圓代表內向者，中間重疊的區域則是同時具有高敏感及內向者特徵的人，我們暫且稱之為「高敏感內向者」。寫給在推崇外向的社會裡，深感隔閡的你。

儘管我們在網路上經常看到有人將高敏感族及非高敏感族分成兩個族群，表示「非高敏感族不懂高敏感族的感受」，但這兩者其實並非對立關係。立刻點擊免費加入會員。

高敏感族不一定會因高敏感而困擾，但內向者多半深受自己的性格所苦。也許總是惴惴不安，寄封email刪了又改，改了又刪。

Photo Credit: 財經傳訊 一般大眾經常誤以為左右兩個橢圓都屬於高敏感族的特徵，實際上並非如此。」 你也許隨和好相處，卻在人群前不由得發抖空白。社會上有多少內向者及高敏感族？ 據說擁有高敏感特徵的人約佔日本整體人口的兩成，但由於高敏感性格像漸層光譜般沒有明確界線，而且也不是需要醫療介入的疾病，所以不會透過科學診斷來坐實是否為高敏感族。以上種種，都是屬於「內向者性格」的特徵，而這本書，就是寫給為此感到困擾的人。不必「變外向」，也能找到自己的發光方式，從「引發共鳴」到「儲存信賴」，逐步建構與他人的信任關係 ── 內向者的阻礙，不在於口條或能力，而是用錯方法。文：蔭山洋介 內向者與高敏感族的差別 直接從結論來說，內向者並不是高敏感族

Self-Attention Transformer當中運用到的Self-Attention是電腦程式理解句子或文本的背景和意義的一種方式。,維圖歐索,Virtuoso,人工智慧,ChatGPT,Generative Pre-trained Transformer,OpenAI,語言模型,深度學習,Self-Attention,NLP,迴圈神經網路,RNN,自注意機制,向量網路],author_key:bookdigest,author_name:精選書摘,category_key:tech,category_name:科技,type_key:book-digest,type_name:書摘,channel_key:[],channel_name:[]}} GPT是什麼？探索GPT的概念與演變 GPT是Generative Pre-trained Transformer的縮寫。

這裡舉幾個例子說明Self-Attention在實務上的作用： 貓坐在墊子上。因此GPT能夠生成類似人類的文本，並執行廣泛的自然語言處理任務，如語言翻譯和總結。

GPT使用一種稱為無監督學習的技術，意味著它是在沒有任何特定標籤或輸出的大型文本資料集上做的訓練。值得注意的是，Self-Attention的工作方式在很大程度上取決於上下文、資料集和模型所訓練的任務。

其後是GPT-2和GPT-3，這兩個版本的參數明顯更大，性能也有所提升。在這個句子中，Self-Attention可能會重視「下雨」、「決定」和「散步」這幾個詞，因為它們是這個句子的主要細節。該模型還可以針對特定的任務或領域進行微調，使其能夠產生更加準確和相關的輸出。文本分類：GPT可以將文本分類為不同的類別或主題，在組織和搜索大型文本資料集時非常有用。

在向量表示中，每個詞或語言元素都被分配了一個獨特的向量或一組數字。歸納：GPT可以快速總結大篇幅的檔案或文章，成為研究和蒐集資訊的有用工具。

GPT可以針對特定的任務或領域做微調，開發人員和研究人員可以根據他們的具體需要調整模型。這樣一來，程式就可以專注於句子中最重要的部分來理解其含意。

一旦經過訓練，GPT可以生成各種語言和風格的文本，甚至可以完成語言翻譯和總結等任務。這很重要，因為傳統的模型如RNN，很難理解長句或複雜文本的含意。

GPT就像一個向量網路，因為它使用向量表示做為其架構的一個重要部分，使得該模型能夠理解它所處理的文本的含意和背景。它的一些主要能力包括： 語言翻譯：GPT可以將文本從一種語言翻譯成另一種語言，並具有高度的流暢性和準確性。文：維圖歐索 Virtuoso 你準備好深入瞭解GPT了嗎？在本章中，我們將仔細研究這個革命性的人工智慧模型的技術層面，深入這個環節將更有助於讀者知道如何使用GPT。情感分析：GPT可以理解一段文本背後的情緒或情感，在衡量公眾意見或分析客戶回饋時非常有用。

Self-Attention學會根據任務的不同來權衡單詞的重要性。RNN擅長處理連續的資料，但在處理長序列的文本時有其局限性。

因此模型能夠理解一個句子的上下文和含意，即使是一個長而複雜的句子。GPT如何基於Transformer運作 GPT的工作原理是利用Transformer的Self-Attention來衡量輸入序列中不同詞語的重要性，然後利用這些資訊來產生一個反應，或執行一個特定的任務。

GPT模型在大型文本數據語料庫上預先進行訓練，這使它能夠學習單詞及短語之間的關係。解析GPT的運作機制 GPT（Generative Pre-trained Transformer）類似於向量網路，因為它使用一種稱為向量表示的技術，也稱為嵌入（Embedding），以模型能夠理解和處理的數學格式來表示單詞和其他語言元素。