三分鐘學AI (2)
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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。
在本章中，我們看到 T5 Transformer 模型如何將原始 Transformer 的編碼器和解碼器堆疊的輸入進行了標準化，原始 Transformer 架構中，
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。
在本章中，我們看到 T5 Transformer 模型如何將原始 Transformer 的編碼器和解碼器堆疊的輸入進行了標準化，原始 Transformer 架構中，
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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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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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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。
想利用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數對文章進行總結功能，以下先載入文章：
Text:
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。
想利用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數對文章進行總結功能，以下先載入文章：
Text:
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。
為了後續方面，我們建立一個對話函數，這樣每次只要呼叫該函數即能完成對話：
def dialog(uinput):
role = "user"
line = {"r
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。
為了後續方面，我們建立一個對話函數，這樣每次只要呼叫該函數即能完成對話：
def dialog(uinput):
role = "user"
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想要使用 ChatGPT 進行文章總結，首先載入必要依賴：
try:
import openai
from openai import OpenAI
exc
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想要使用 ChatGPT 進行文章總結，首先載入必要依賴：
try:
import openai
from openai import OpenAI
exc
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在進行摘要的過程中，選擇 T5 或 ChatGPT（GPT-4）將始終取決於你實施的項目，Hugging Face 的 T5 模型以其文本到文本的方式提供了許多優勢，而
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。
在進行摘要的過程中，選擇 T5 或 ChatGPT（GPT-4）將始終取決於你實施的項目，Hugging Face 的 T5 模型以其文本到文本的方式提供了許多優勢，而
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。
我們也可以用 Hugging Face 上之 T5 模型進行翻譯，實踐方法為：
!pip install transformers -qq
!pip install
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我們也可以用 Hugging Face 上之 T5 模型進行翻譯，實踐方法為：
!pip install transformers -qq
!pip install
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使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
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使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
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使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
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使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
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有了 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 388
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有了 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 388
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。
我想要匯入一段文字，並以 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的函數，來執行總結功能，使用的範
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我想要匯入一段文字，並以 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的函數，來執行總結功能，使用的範
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我們將建立一個摘要函數，您可以使用您想要摘要的任何文字進行呼叫，我們在程式碼中加入 Python textwrap 來將我們想要顯示的文字換行以產生段落，此函數有兩個參
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我們將建立一個摘要函數，您可以使用您想要摘要的任何文字進行呼叫，我們在程式碼中加入 Python textwrap 來將我們想要顯示的文字換行以產生段落，此函數有兩個參
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。
也許 AI說書 - 從0開始 - 384 | Hugging Face T5 模型探索 的結果太長，我們可以透過以下程式來限縮範圍至 Decoder 範疇：
if d
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也許 AI說書 - 從0開始 - 384 | Hugging Face T5 模型探索 的結果太長，我們可以透過以下程式來限縮範圍至 Decoder 範疇：
if d
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也許 AI說書 - 從0開始 - 384 | Hugging Face T5 模型探索 的結果太長，我們可以透過以下程式來限縮範圍至 Encoder 範疇：
if
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也許 AI說書 - 從0開始 - 384 | Hugging Face T5 模型探索 的結果太長，我們可以透過以下程式來限縮範圍至 Encoder 範疇：
if
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延續 AI說書 - 從0開始 - 383 | Hugging Face T5 模型探索 的內容，當中有一參數值得一提：
過多的詞彙會導致稀疏的表示，相反，詞彙量過
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 - 383 | Hugging Face T5 模型探索 的內容，當中有一參數值得一提：
過多的詞彙會導致稀疏的表示，相反，詞彙量過
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。
我們可以先列出 T5 模型的架構，使用以下程式：
if display_architecture == True:
print(model.config)
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我們可以先列出 T5 模型的架構，使用以下程式：
if display_architecture == True:
print(model.config)
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現在我們要從 Hugging Face 上面載入 T5 模型，前置步驟所使用程式如下，當中 Sentencepiece 把文字分割成單獨的句子，它將段落或文件分成句子單
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。
現在我們要從 Hugging Face 上面載入 T5 模型，前置步驟所使用程式如下，當中 Sentencepiece 把文字分割成單獨的句子，它將段落或文件分成句子單
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延續 AI說書 - 從0開始 - 380 | Hugging Face 模型組入，會看到諸多 T5 模型種類，當中差異如下：
Base 亦即基準模型，它的設計類似於
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延續 AI說書 - 從0開始 - 380 | Hugging Face 模型組入，會看到諸多 T5 模型種類，當中差異如下：
Base 亦即基準模型，它的設計類似於
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本章節的內容需要從 Hugging Face 中載入 T5 模型，有鑑於此，我們首先登入頁面： https://huggingface.co/models，如下所示：
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本章節的內容需要從 Hugging Face 中載入 T5 模型，有鑑於此，我們首先登入頁面： https://huggingface.co/models，如下所示：
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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。
在本章中，我們看到 T5 Transformer 模型如何將原始 Transformer 的編碼器和解碼器堆疊的輸入進行了標準化，原始 Transformer 架構中，
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。
在本章中，我們看到 T5 Transformer 模型如何將原始 Transformer 的編碼器和解碼器堆疊的輸入進行了標準化，原始 Transformer 架構中，
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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。
想利用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數對文章進行總結功能，以下先載入文章：
Text:
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。
想利用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數對文章進行總結功能，以下先載入文章：
Text:
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。
為了後續方面，我們建立一個對話函數，這樣每次只要呼叫該函數即能完成對話：
def dialog(uinput):
role = "user"
line = {"r
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。
為了後續方面，我們建立一個對話函數，這樣每次只要呼叫該函數即能完成對話：
def dialog(uinput):
role = "user"
line = {"r
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。
想要使用 ChatGPT 進行文章總結，首先載入必要依賴：
try:
import openai
from openai import OpenAI
exc
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。
想要使用 ChatGPT 進行文章總結，首先載入必要依賴：
try:
import openai
from openai import OpenAI
exc
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。
在進行摘要的過程中，選擇 T5 或 ChatGPT（GPT-4）將始終取決於你實施的項目，Hugging Face 的 T5 模型以其文本到文本的方式提供了許多優勢，而
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。
在進行摘要的過程中，選擇 T5 或 ChatGPT（GPT-4）將始終取決於你實施的項目，Hugging Face 的 T5 模型以其文本到文本的方式提供了許多優勢，而
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我們也可以用 Hugging Face 上之 T5 模型進行翻譯，實踐方法為：
!pip install transformers -qq
!pip install
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我們也可以用 Hugging Face 上之 T5 模型進行翻譯，實踐方法為：
!pip install transformers -qq
!pip install
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
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。
有了 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 388
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有了 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 388
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。
我想要匯入一段文字，並以 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的函數，來執行總結功能，使用的範
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。
我想要匯入一段文字，並以 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的函數，來執行總結功能，使用的範
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。
我們將建立一個摘要函數，您可以使用您想要摘要的任何文字進行呼叫，我們在程式碼中加入 Python textwrap 來將我們想要顯示的文字換行以產生段落，此函數有兩個參
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。
我們將建立一個摘要函數，您可以使用您想要摘要的任何文字進行呼叫，我們在程式碼中加入 Python textwrap 來將我們想要顯示的文字換行以產生段落，此函數有兩個參
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。
也許 AI說書 - 從0開始 - 384 | Hugging Face T5 模型探索 的結果太長，我們可以透過以下程式來限縮範圍至 Decoder 範疇：
if d
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也許 AI說書 - 從0開始 - 384 | Hugging Face T5 模型探索 的結果太長，我們可以透過以下程式來限縮範圍至 Decoder 範疇：
if d
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也許 AI說書 - 從0開始 - 384 | Hugging Face T5 模型探索 的結果太長，我們可以透過以下程式來限縮範圍至 Encoder 範疇：
if
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。
也許 AI說書 - 從0開始 - 384 | Hugging Face T5 模型探索 的結果太長，我們可以透過以下程式來限縮範圍至 Encoder 範疇：
if
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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過多的詞彙會導致稀疏的表示，相反，詞彙量過
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過多的詞彙會導致稀疏的表示，相反，詞彙量過
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我們可以先列出 T5 模型的架構，使用以下程式：
if display_architecture == True:
print(model.config)
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。
我們可以先列出 T5 模型的架構，使用以下程式：
if display_architecture == True:
print(model.config)
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現在我們要從 Hugging Face 上面載入 T5 模型，前置步驟所使用程式如下，當中 Sentencepiece 把文字分割成單獨的句子，它將段落或文件分成句子單
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延續 AI說書 - 從0開始 - 380 | Hugging Face 模型組入，會看到諸多 T5 模型種類，當中差異如下：
Base 亦即基準模型，它的設計類似於
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延續 AI說書 - 從0開始 - 380 | Hugging Face 模型組入，會看到諸多 T5 模型種類，當中差異如下：
Base 亦即基準模型，它的設計類似於
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。
本章節的內容需要從 Hugging Face 中載入 T5 模型，有鑑於此，我們首先登入頁面： https://huggingface.co/models，如下所示：
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