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。
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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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2025/08/12
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您可以看到特徵提取器如何處理 224 x 224 的影像，包括正規化、重新縮放、調整大小、計算均值
2025/08/12
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2025/08/11
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預處理後的圖像接著被輸入到 ViT 模型（ViTForImageClassification）中，該模型會輸出 Logits，Logits 是模型最終層對分類任務中每個
2025/08/11
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2025/08/10
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特徵提取器是模型 Pipeline 的重要組件，它對原始輸入數據（此處為圖像）進行必要的預處理，將其轉換為適合輸入模型的格式，我們來總結一下 ViT 特徵提取器的功能：
2025/08/10
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回顧 AI說書 - 從0開始 - 129 中說，Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
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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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Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
Transfo
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再度回到 Transformer 架構中的 Encoder 部分，如下圖所示：
我現在手上有的素材如下：
Embedding 訓練方式：AI說書 - 從0開始
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