三分鐘學AI (3)
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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。
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AI說書 - 從0開始 - 585 | F-AGI 套件安裝 & 載入圖片
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首先安裝必要套件：
!pip install moviepy -qq
from IPython.display import Image
import json
im
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首先安裝必要套件：
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from IPython.display import Image
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AutoML 在 HuggingGPT 出現之前就已經存在，包括 Hugging Face 平台上的功能。然而，引入 ChatGPT 作為 AutoML 的控制器是一項
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AutoML 在 HuggingGPT 出現之前就已經存在，包括 Hugging Face 平台上的功能。然而，引入 ChatGPT 作為 AutoML 的控制器是一項
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功能性通用人工智慧（F-AGI）完全不具備意識，也無法執行涵蓋所有人類智力活動的任務。本章的範疇並非尋找替代人類的途徑，也不是為了引發工作崗位的流失或取代。同時，本章也
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功能性通用人工智慧（F-AGI）完全不具備意識，也無法執行涵蓋所有人類智力活動的任務。本章的範疇並非尋找替代人類的途徑，也不是為了引發工作崗位的流失或取代。同時，本章也
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本章涵蓋以下主題：
定義功能性通用人工智慧（F-AGI）
描述 F-AGI 的明確案例應用
測試自動駕駛車輛視覺模型的驗證數據集
獲取驗證圖像
探索 Hugg
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定義功能性通用人工智慧（F-AGI）
描述 F-AGI 的明確案例應用
測試自動駕駛車輛視覺模型的驗證數據集
獲取驗證圖像
探索 Hugg
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。
功能性人工通用智能（Functional Artificial General Intelligence，F-AGI）指的是在封閉環境中，能夠自動化執行足夠範圍的任務並
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功能性人工通用智能（Functional Artificial General Intelligence，F-AGI）指的是在封閉環境中，能夠自動化執行足夠範圍的任務並
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從 AI說書 - 從0開始 - 547 | 第十八章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 578 | ViTForImageClassification 推論，我們完成
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以下使用 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
output =
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以下使用 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
output =
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以下使用 ResNet 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
outpu
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以下使用 ResNet 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
outpu
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以下使用 ResNet 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
outpu
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。
以下使用 ResNet 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
outpu
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ResNet 是一種類似於 ConvNext 的神經網路，與本章中訓練的模型不同，ResNet 可以包含多達 1,000 層。ResNet 模型中的階段由一組卷積塊（C
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ResNet 是一種類似於 ConvNext 的神經網路，與本章中訓練的模型不同，ResNet 可以包含多達 1,000 層。ResNet 模型中的階段由一組卷積塊（C
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以下使用 ConvNext 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141663"
outp
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以下使用 ConvNext 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141663"
outp
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。
以下使用 ConvNext 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141663"
outp
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。
以下使用 ConvNext 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141663"
outp
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Liu 等人於 2022 年創建了 ConvNext，旨在證明純卷積網路即使不優於混合 Transformer 模型，也能表現得同樣出色，該模型包含以下部分：
起始層
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Liu 等人於 2022 年創建了 ConvNext，旨在證明純卷積網路即使不優於混合 Transformer 模型，也能表現得同樣出色，該模型包含以下部分：
起始層
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現在換一張圖片，圖片下載與檢視程式為：
!curl -L https://raw.githubusercontent.com/Denis2054/Transforme
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現在換一張圖片，圖片下載與檢視程式為：
!curl -L https://raw.githubusercontent.com/Denis2054/Transforme
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以下使用 Swin2 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141657"
output
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以下使用 Swin2 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141657"
output
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首先安裝必要套件：
!pip install moviepy -qq
from IPython.display import Image
import json
im
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!pip install moviepy -qq
from IPython.display import Image
import json
im
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AutoML 在 HuggingGPT 出現之前就已經存在，包括 Hugging Face 平台上的功能。然而，引入 ChatGPT 作為 AutoML 的控制器是一項
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AutoML 在 HuggingGPT 出現之前就已經存在，包括 Hugging Face 平台上的功能。然而，引入 ChatGPT 作為 AutoML 的控制器是一項
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功能性通用人工智慧（F-AGI）完全不具備意識，也無法執行涵蓋所有人類智力活動的任務。本章的範疇並非尋找替代人類的途徑，也不是為了引發工作崗位的流失或取代。同時，本章也
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。
功能性通用人工智慧（F-AGI）完全不具備意識，也無法執行涵蓋所有人類智力活動的任務。本章的範疇並非尋找替代人類的途徑，也不是為了引發工作崗位的流失或取代。同時，本章也
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。
本章涵蓋以下主題：
定義功能性通用人工智慧（F-AGI）
描述 F-AGI 的明確案例應用
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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。
本章涵蓋以下主題：
定義功能性通用人工智慧（F-AGI）
描述 F-AGI 的明確案例應用
測試自動駕駛車輛視覺模型的驗證數據集
獲取驗證圖像
探索 Hugg
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。
功能性人工通用智能（Functional Artificial General Intelligence，F-AGI）指的是在封閉環境中，能夠自動化執行足夠範圍的任務並
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。
功能性人工通用智能（Functional Artificial General Intelligence，F-AGI）指的是在封閉環境中，能夠自動化執行足夠範圍的任務並
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從 AI說書 - 從0開始 - 547 | 第十八章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 578 | ViTForImageClassification 推論，我們完成
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從 AI說書 - 從0開始 - 547 | 第十八章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 578 | ViTForImageClassification 推論，我們完成
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以下使用 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
output =
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model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
output =
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以下使用 ResNet 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
outpu
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model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
outpu
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以下使用 ResNet 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
outpu
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以下使用 ResNet 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
outpu
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ResNet 是一種類似於 ConvNext 的神經網路，與本章中訓練的模型不同，ResNet 可以包含多達 1,000 層。ResNet 模型中的階段由一組卷積塊（C
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。
ResNet 是一種類似於 ConvNext 的神經網路，與本章中訓練的模型不同，ResNet 可以包含多達 1,000 層。ResNet 模型中的階段由一組卷積塊（C
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。
以下使用 ConvNext 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141663"
outp
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以下使用 ConvNext 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141663"
outp
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。
以下使用 ConvNext 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141663"
outp
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以下使用 ConvNext 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141663"
outp
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Liu 等人於 2022 年創建了 ConvNext，旨在證明純卷積網路即使不優於混合 Transformer 模型，也能表現得同樣出色，該模型包含以下部分：
起始層
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Liu 等人於 2022 年創建了 ConvNext，旨在證明純卷積網路即使不優於混合 Transformer 模型，也能表現得同樣出色，該模型包含以下部分：
起始層
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。
現在換一張圖片，圖片下載與檢視程式為：
!curl -L https://raw.githubusercontent.com/Denis2054/Transforme
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現在換一張圖片，圖片下載與檢視程式為：
!curl -L https://raw.githubusercontent.com/Denis2054/Transforme
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以下使用 Swin2 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141657"
output
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以下使用 Swin2 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141657"
output