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。
print(outputs.logits.shape)
結果為：
也可以看看模型原本配置幾個標籤：
model.config.id2label
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AI說書 - 從0開始 - 496 | Vision Transformer 之輸出標籤檢視
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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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2025/08/13
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。
以下程式碼顯示 ViT 模型：
model
結果為：
2025/08/13
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結果為：
2025/08/12
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以下程式碼顯示了特徵提取器的配置，輸出顯示了特徵提取器的配置：
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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vocus 方格子是台灣最大的內容創作與知識變現平台，並且計畫持續拓展東南亞等等國際市場。我們致力於打造讓創作者能夠自由發表、累積影響力並獲得實質收益的創作生態圈！「創作至上」是我們的核心價值，我們致力於透過平台功能與服務，賦予創作者更多的可能。
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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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先做個總回顧：
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Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
Transfo
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Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024 這本書中講 Attenti
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講完 Transformer 之 Encoder 架構中的 Embedding 與 Positional Encoding 部分，現在進入 Multi-Head Att
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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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回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 41中，提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示：
此外我已經在AI說書 - 從0開始 - 42中，
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在AI說書 - 從0開始 - 41中，我們提及 Transformer 的 Encoder 架構如下圖所示，同時我們羅列幾個要點於圖示右邊：
原始 Transform
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