我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
統一的輸入格式導致 Transformer 模型無論要在 T5 中解決哪個問題，都會產生結果序列，許多 NLP 任務的輸入和輸出已經統一。
可能應用範圍為：
統一過程/介面使得可以使用相同的模型、超參數和最佳化器來執行各種任務。
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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2025/04/30
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2025/04/30
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2025/04/29
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想利用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數對文章進行總結功能，以下先載入文章：
Text:
2025/04/29
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Text:
2025/04/28
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
為了後續方面，我們建立一個對話函數，這樣每次只要呼叫該函數即能完成對話：
def dialog(uinput):
role = "user"
line = {"r
2025/04/28
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Pretrained Mo
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如 AI說書 - 從0開始 - 78 所述，經過 AI說書 - 從0開始 - 74 到目前為止的實驗，應可以漸漸感受到 Transformer 模型如何從數學層面漸漸往
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有鑑於此，我們以句子「
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Embedding 訓練方式：AI說書 - 從0開始
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