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。
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
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 - 547 | 第十八章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 578 | ViTForImageClassification 推論，我們完成
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 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
output =
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 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
output =
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
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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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
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。
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
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
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。
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。
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
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
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 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
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 Beit 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141661"
output =
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 Beit 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141661"
output =
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如果要觀看 BERT Pre-Training of Image Transformers (Beit) 模型的堆疊，可以使用以下程式：
model_name = "
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。
如果要觀看 BERT Pre-Training of Image Transformers (Beit) 模型的堆疊，可以使用以下程式：
model_name = "
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。
BEiT 模型（BERT Pre-Training of Image Transformers）是從 BERT 模型延伸而來的，專為影像任務設計，其結構包含以下核心部分
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。
BEiT 模型（BERT Pre-Training of Image Transformers）是從 BERT 模型延伸而來的，專為影像任務設計，其結構包含以下核心部分
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 Swin 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141660"
output =
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 Swin 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141660"
output =
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。
Swin 是為電腦視覺設計的通用模型，Swin Transformer 是一種層次化的 Transformer 架構，結合了自注意力和卷積操作來學習圖像表示，這種結構意
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。
Swin 是為電腦視覺設計的通用模型，Swin Transformer 是一種層次化的 Transformer 架構，結合了自注意力和卷積操作來學習圖像表示，這種結構意
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 ViT-base-patch16-224 模型執行影像辨識：
image_path=”/content/car_in_fog.png”
import PIL
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 ViT-base-patch16-224 模型執行影像辨識：
image_path=”/content/car_in_fog.png”
import PIL
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 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141658"
output =
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 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141658"
output =
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。
針對 ViT 模型的描述，模型包含以下部分：
圖像編碼器：由一組堆疊的 Transformer 區塊構成，每個 Transformer 區塊包含一個自注意力層、一個卷
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。
針對 ViT 模型的描述，模型包含以下部分：
圖像編碼器：由一組堆疊的 Transformer 區塊構成，每個 Transformer 區塊包含一個自注意力層、一個卷
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。
我們將逐步分析每個訓練模型的配置，如果模型無法正確分類圖像，我們至少需要了解所使用的模型類型，我們可能還會發現，某些模型的架構（如層數和參數）對於進行複雜的圖像分類來說
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。
我們將逐步分析每個訓練模型的配置，如果模型無法正確分類圖像，我們至少需要了解所使用的模型類型，我們可能還會發現，某些模型的架構（如層數和參數）對於進行複雜的圖像分類來說
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。
整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 549 | Hugging Face 之 AutoTrain 前言
AI說書 - 從0開始 - 550 | Hu
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。
整理目前手上有的素材：
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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
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 - 547 | 第十八章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 578 | ViTForImageClassification 推論，我們完成
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 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
output =
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 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
output =
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
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
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
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
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。
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
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
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。
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。
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
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
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 Swin2 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141657"
output
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 Swin2 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141657"
output
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 Beit 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141661"
output =
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 Beit 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141661"
output =
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。
如果要觀看 BERT Pre-Training of Image Transformers (Beit) 模型的堆疊，可以使用以下程式：
model_name = "
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。
如果要觀看 BERT Pre-Training of Image Transformers (Beit) 模型的堆疊，可以使用以下程式：
model_name = "
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。
BEiT 模型（BERT Pre-Training of Image Transformers）是從 BERT 模型延伸而來的，專為影像任務設計，其結構包含以下核心部分
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。
BEiT 模型（BERT Pre-Training of Image Transformers）是從 BERT 模型延伸而來的，專為影像任務設計，其結構包含以下核心部分
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 Swin 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141660"
output =
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以下使用 Swin 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141660"
output =
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。
Swin 是為電腦視覺設計的通用模型，Swin Transformer 是一種層次化的 Transformer 架構，結合了自注意力和卷積操作來學習圖像表示，這種結構意
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。
Swin 是為電腦視覺設計的通用模型，Swin Transformer 是一種層次化的 Transformer 架構，結合了自注意力和卷積操作來學習圖像表示，這種結構意
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 ViT-base-patch16-224 模型執行影像辨識：
image_path=”/content/car_in_fog.png”
import PIL
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 ViT-base-patch16-224 模型執行影像辨識：
image_path=”/content/car_in_fog.png”
import PIL
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 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141658"
output =
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 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141658"
output =
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。
針對 ViT 模型的描述，模型包含以下部分：
圖像編碼器：由一組堆疊的 Transformer 區塊構成，每個 Transformer 區塊包含一個自注意力層、一個卷
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。
針對 ViT 模型的描述，模型包含以下部分：
圖像編碼器：由一組堆疊的 Transformer 區塊構成，每個 Transformer 區塊包含一個自注意力層、一個卷
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。
我們將逐步分析每個訓練模型的配置，如果模型無法正確分類圖像，我們至少需要了解所使用的模型類型，我們可能還會發現，某些模型的架構（如層數和參數）對於進行複雜的圖像分類來說
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。
我們將逐步分析每個訓練模型的配置，如果模型無法正確分類圖像，我們至少需要了解所使用的模型類型，我們可能還會發現，某些模型的架構（如層數和參數）對於進行複雜的圖像分類來說
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。
整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 549 | Hugging Face 之 AutoTrain 前言
AI說書 - 從0開始 - 550 | Hu
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。
整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 549 | Hugging Face 之 AutoTrain 前言
AI說書 - 從0開始 - 550 | Hu