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。
當然，在 DALL-E 出現之前，市場上已有許多計算機視覺工具，但懂得如何使用這些工具的人通常被視為技術愛好者，而現在，隨著生成式人工智慧應用於影像處理，沒有知識或經驗的終端使用者也可以生成專業的圖像。
AI說書 - 從0開始 - 507 | 計算機視覺轉變
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2025/08/28
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讓我們看看 DALL-E 2 的創造力，並讓它為已創建並保存為 c_image.png 的圖像創建變體，到 2024 年 1 月，OpenAI 建議使用 DALL-E
2025/08/28
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2025/08/27
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在接下來的範例中，我們將創建一幅圖像，內容是一個人在靠近月球的餐廳裡與聊天機器人交談，並將圖像保存到文件中：
sequence = "Creating an imag
2025/08/27
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2025/08/25
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我們可以依賴官方論文來理解 DALL-E 模型的大致架構，出自 Ramesh 等人於 2021 年的論文 Zero-Shot Text-to-Image Generat
2025/08/25
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嗨！歡迎來到 vocus
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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在 AI說書 - 從0開始 - 74 中提到，我們想要建立「Transformer 數學」與「ChatGPT 產生的文字」兩者間的關係。
有鑑於此，我們以句子「
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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
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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
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已經在AI說書 - 從0開始 - 12以及AI說書 - 從0開始 - 13中見識到TPU的威力了，現在我們把參數放大到真實大型語言模型的規模，看看運算時間的等級。
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