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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2025/08/22
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。
輸入資料特徵計算：
with torch.no_grad():
image_features = model.encode_image(image_input)
2025/08/22
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2025/08/21
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首先載入模型：
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess
2025/08/21
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2025/08/20
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要應用 CLIP，我們先準備程式需要的相關依賴：
!pip install ftfy regex tqdm
!pip install git+https://git
2025/08/20
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Pretrained Mo
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Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
Transfo
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Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
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回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 7，已經完成Colab Python環境配置。
針對Attention Layer的程式配置為：
start_time =
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