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。
擴散模型的精髓在於它生成圖像時擁有自由發揮像素的能力，從這個角度來看，擴散模型將文字生成圖像帶到了另一個層次，與其試圖精確地重現它們所學習的圖像，擴散模型可以在提供的文
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擴散模型的精髓在於它生成圖像時擁有自由發揮像素的能力，從這個角度來看，擴散模型將文字生成圖像帶到了另一個層次，與其試圖精確地重現它們所學習的圖像，擴散模型可以在提供的文
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。
從 AI說書 - 從0開始 - 483 | 第十六章前言 到 AI說書 - 從0開始 - 519 | GPT-4V 操作方式，我們完成書籍：Transformers f
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。
從 AI說書 - 從0開始 - 483 | 第十六章前言 到 AI說書 - 從0開始 - 519 | GPT-4V 操作方式，我們完成書籍：Transformers f
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延續 AI說書 - 從0開始 - 518 | GPT-4V 操作方式 的程式，我們將結果整理成好看的格式：
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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
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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
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延續 AI說書 - 從0開始 - 516 | GPT-4V 操作方式 的程式，我們將結果整理成好看的格式：
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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：
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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：
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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
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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
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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：
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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：
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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
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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
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我們將要求 DALL-E 與 GPT-4 執行一個發散聯想任務：
給我 10 個與「狗」有發散語義關聯的詞語
目標是找到 10 個與「狗」的語義距離（餘弦距離）最遠
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給我 10 個與「狗」有發散語義關聯的詞語
目標是找到 10 個與「狗」的語義距離（餘弦距離）最遠
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創造力是一種新的能力，而 GPT-4 現在可以執行這種創造力，Chen 等人於 2023 年的論文：Probing the “Creativity” of Large
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創造力是一種新的能力，而 GPT-4 現在可以執行這種創造力，Chen 等人於 2023 年的論文：Probing the “Creativity” of Large
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。
我們也可以上傳一張圖片，並請 DALL-E 生成變體 (https://openai.com/dall-e-2)。
首先，我們需要上傳一張圖片，在此情況下，我們可
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讓我們前往 OpenAI 的終端使用者介面 https://openai.com/dall-e-2：
再輸入以下描述「莫哈韋沙漠中的 3D 外星人，看起來像好萊塢
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再輸入以下描述「莫哈韋沙漠中的 3D 外星人，看起來像好萊塢
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利用文字和圖像的基礎模型已經從研究領域進入主流，一般終端使用者現在能夠接觸到計算機科學史上最具革命性的計算機視覺技術。
當然，在 DALL-E 出現之前，市場上已
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利用文字和圖像的基礎模型已經從研究領域進入主流，一般終端使用者現在能夠接觸到計算機科學史上最具革命性的計算機視覺技術。
當然，在 DALL-E 出現之前，市場上已
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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
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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
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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
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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
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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
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DALL-E 與 CLIP 一樣，是一種多模態模型，CLIP 處理文本-圖像對，而 DALL-E 對文本和圖像 Token 的處理方式有所不同，DALL-E 1 的輸入
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DALL-E 與 CLIP 一樣，是一種多模態模型，CLIP 處理文本-圖像對，而 DALL-E 對文本和圖像 Token 的處理方式有所不同，DALL-E 1 的輸入
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。
要視覺化 CLIP 模型的架構，可以使用程式碼：
model
結果摘錄為：
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要視覺化 CLIP 模型的架構，可以使用程式碼：
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擴散模型的精髓在於它生成圖像時擁有自由發揮像素的能力，從這個角度來看，擴散模型將文字生成圖像帶到了另一個層次，與其試圖精確地重現它們所學習的圖像，擴散模型可以在提供的文
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擴散模型的精髓在於它生成圖像時擁有自由發揮像素的能力，從這個角度來看，擴散模型將文字生成圖像帶到了另一個層次，與其試圖精確地重現它們所學習的圖像，擴散模型可以在提供的文
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從 AI說書 - 從0開始 - 483 | 第十六章前言 到 AI說書 - 從0開始 - 519 | GPT-4V 操作方式，我們完成書籍：Transformers f
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延續 AI說書 - 從0開始 - 518 | GPT-4V 操作方式 的程式，我們將結果整理成好看的格式：
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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
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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
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延續 AI說書 - 從0開始 - 516 | GPT-4V 操作方式 的程式，我們將結果整理成好看的格式：
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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
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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
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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：
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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。
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：
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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。
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
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
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：
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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：
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
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
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：
給我 10 個與「狗」有發散語義關聯的詞語
目標是找到 10 個與「狗」的語義距離（餘弦距離）最遠
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我們將要求 DALL-E 與 GPT-4 執行一個發散聯想任務：
給我 10 個與「狗」有發散語義關聯的詞語
目標是找到 10 個與「狗」的語義距離（餘弦距離）最遠
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創造力是一種新的能力，而 GPT-4 現在可以執行這種創造力，Chen 等人於 2023 年的論文：Probing the “Creativity” of Large
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。
創造力是一種新的能力，而 GPT-4 現在可以執行這種創造力，Chen 等人於 2023 年的論文：Probing the “Creativity” of Large
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我們也可以上傳一張圖片，並請 DALL-E 生成變體 (https://openai.com/dall-e-2)。
首先，我們需要上傳一張圖片，在此情況下，我們可
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我們也可以上傳一張圖片，並請 DALL-E 生成變體 (https://openai.com/dall-e-2)。
首先，我們需要上傳一張圖片，在此情況下，我們可
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讓我們前往 OpenAI 的終端使用者介面 https://openai.com/dall-e-2：
再輸入以下描述「莫哈韋沙漠中的 3D 外星人，看起來像好萊塢
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讓我們前往 OpenAI 的終端使用者介面 https://openai.com/dall-e-2：
再輸入以下描述「莫哈韋沙漠中的 3D 外星人，看起來像好萊塢
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。
利用文字和圖像的基礎模型已經從研究領域進入主流，一般終端使用者現在能夠接觸到計算機科學史上最具革命性的計算機視覺技術。
當然，在 DALL-E 出現之前，市場上已
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利用文字和圖像的基礎模型已經從研究領域進入主流，一般終端使用者現在能夠接觸到計算機科學史上最具革命性的計算機視覺技術。
當然，在 DALL-E 出現之前，市場上已
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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
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。
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
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
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：
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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。
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
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
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DALL-E 與 CLIP 一樣，是一種多模態模型，CLIP 處理文本-圖像對，而 DALL-E 對文本和圖像 Token 的處理方式有所不同，DALL-E 1 的輸入
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DALL-E 與 CLIP 一樣，是一種多模態模型，CLIP 處理文本-圖像對，而 DALL-E 對文本和圖像 Token 的處理方式有所不同，DALL-E 1 的輸入
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。
要視覺化 CLIP 模型的架構，可以使用程式碼：
model
結果摘錄為：
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。
要視覺化 CLIP 模型的架構，可以使用程式碼：
model
結果摘錄為：