AI說書 - 從0開始 - 515 | GPT-4V 操作方式

更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘

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。


延續 AI說書 - 從0開始 - 514 | GPT-4V 操作方式 的程式,我們將結果整理成好看的格式:

import textwrap
choice = response.choices[0]
response_content = choice.message.content
formatted_response = textwrap.fill(response_content, width = 80)
print(formatted_response)


結果為:

raw-image


其對應的原始圖片為:

from IPython.display import Image, display
image_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg"
display(Image(url = image_url))


raw-image


留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
Learn AI 不 BI
237會員
801內容數
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。
Learn AI 不 BI的其他內容
2025/09/06
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。 GPT-4 帶視覺能力之 GPT-4V 可以通過 OpenAI API 分析我們提交的圖像,我們已經生成了一些具有高度發散性的自然語言處理語意聯想和電腦視覺圖像,但是
Thumbnail
2025/09/06
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。 GPT-4 帶視覺能力之 GPT-4V 可以通過 OpenAI API 分析我們提交的圖像,我們已經生成了一些具有高度發散性的自然語言處理語意聯想和電腦視覺圖像,但是
Thumbnail
2025/09/05
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。 我們將要求 DALL-E 與 GPT-4 執行一個發散聯想任務: 以更具發散性的方式創建一個圖像,使其只有人類才能認出是狗 結果為:
Thumbnail
2025/09/05
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。 我們將要求 DALL-E 與 GPT-4 執行一個發散聯想任務: 以更具發散性的方式創建一個圖像,使其只有人類才能認出是狗 結果為:
Thumbnail
2025/09/03
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。 我們將要求 DALL-E 與 GPT-4 執行一個發散聯想任務: 應用發散語義聯想來創建以下圖像 創建一個狗的圖像,並使其與經典的狗的形象越發散越好 讓它極具發散
Thumbnail
2025/09/03
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。 我們將要求 DALL-E 與 GPT-4 執行一個發散聯想任務: 應用發散語義聯想來創建以下圖像 創建一個狗的圖像,並使其與經典的狗的形象越發散越好 讓它極具發散
Thumbnail
看更多
你可能也想看
Thumbnail
常常被朋友問「哪裡買的?」嗎?透過蝦皮分潤計畫,把日常購物的分享多加一個步驟,就能轉換成現金回饋。門檻低、申請簡單,特別適合學生與上班族,讓零碎時間也能創造小確幸。
Thumbnail
常常被朋友問「哪裡買的?」嗎?透過蝦皮分潤計畫,把日常購物的分享多加一個步驟,就能轉換成現金回饋。門檻低、申請簡單,特別適合學生與上班族,讓零碎時間也能創造小確幸。
Thumbnail
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。 目前我們已經有資料集在 AI說書 - 從0開始 - 103 ,必要的清理函數在 AI說書 - 從0開始 - 104 ,現在把它們湊在一起,如下: # load Eng
Thumbnail
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。 目前我們已經有資料集在 AI說書 - 從0開始 - 103 ,必要的清理函數在 AI說書 - 從0開始 - 104 ,現在把它們湊在一起,如下: # load Eng
Thumbnail
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。 繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 xxx ,我們談論了衡量 AI 模型的方式,那當你訓練的模型比 State-of-the-Art 還要好並想要進行宣稱時,需要
Thumbnail
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。 繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 xxx ,我們談論了衡量 AI 模型的方式,那當你訓練的模型比 State-of-the-Art 還要好並想要進行宣稱時,需要
Thumbnail
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。 先做個總回顧: Transformer 架構總覽:AI說書 - 從0開始 - 39 Attention 意圖說明:AI說書 - 從0開始 - 40 Transfo
Thumbnail
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。 先做個總回顧: Transformer 架構總覽:AI說書 - 從0開始 - 39 Attention 意圖說明:AI說書 - 從0開始 - 40 Transfo
Thumbnail
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News