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。
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
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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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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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
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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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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
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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：
model
結果摘錄為：
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輸入資料特徵計算：
with torch.no_grad():
image_features = model.encode_image(image_input)
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輸入資料特徵計算：
with torch.no_grad():
image_features = model.encode_image(image_input)
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首先載入模型：
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess
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首先載入模型：
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess
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要應用 CLIP，我們先準備程式需要的相關依賴：
!pip install ftfy regex tqdm
!pip install git+https://git
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要應用 CLIP，我們先準備程式需要的相關依賴：
!pip install ftfy regex tqdm
!pip install git+https://git
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Contrastive Language-Image Pre-Training（CLIP）是一種多模態 Transformer，可用於圖像分類，CLIP 的流程可總結如
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Contrastive Language-Image Pre-Training（CLIP）是一種多模態 Transformer，可用於圖像分類，CLIP 的流程可總結如
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我們可以對輸出的 Logit 應用 Temperature、Softmax、Top-K 與 Top-P，以下為應用 Softmax：
probs = torch.nn
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我們可以對輸出的 Logit 應用 Temperature、Softmax、Top-K 與 Top-P，以下為應用 Softmax：
probs = torch.nn
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我們可以窺探 ViT 模型的輸出標籤形狀：
print(outputs.logits.shape)
結果為：
也可以看看模型原本配置幾個標籤：
mode
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我們可以窺探 ViT 模型的輸出標籤形狀：
print(outputs.logits.shape)
結果為：
也可以看看模型原本配置幾個標籤：
mode
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以下程式碼顯示 ViT 模型：
model
結果為：
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以下程式碼顯示 ViT 模型：
model
結果為：
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以下程式碼顯示了特徵提取器的配置，輸出顯示了特徵提取器的配置：
您可以看到特徵提取器如何處理 224 x 224 的影像，包括正規化、重新縮放、調整大小、計算均值
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以下程式碼顯示了特徵提取器的配置，輸出顯示了特徵提取器的配置：
您可以看到特徵提取器如何處理 224 x 224 的影像，包括正規化、重新縮放、調整大小、計算均值
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預處理後的圖像接著被輸入到 ViT 模型（ViTForImageClassification）中，該模型會輸出 Logits，Logits 是模型最終層對分類任務中每個
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預處理後的圖像接著被輸入到 ViT 模型（ViTForImageClassification）中，該模型會輸出 Logits，Logits 是模型最終層對分類任務中每個
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特徵提取器是模型 Pipeline 的重要組件，它對原始輸入數據（此處為圖像）進行必要的預處理，將其轉換為適合輸入模型的格式，我們來總結一下 ViT 特徵提取器的功能：
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特徵提取器是模型 Pipeline 的重要組件，它對原始輸入數據（此處為圖像）進行必要的預處理，將其轉換為適合輸入模型的格式，我們來總結一下 ViT 特徵提取器的功能：
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我們將要求 DALL-E 與 GPT-4 執行一個發散聯想任務：
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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
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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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
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。
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
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
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。
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：
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。
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
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。
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：
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。
輸入資料特徵計算：
with torch.no_grad():
image_features = model.encode_image(image_input)
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。
輸入資料特徵計算：
with torch.no_grad():
image_features = model.encode_image(image_input)
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首先載入模型：
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess
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首先載入模型：
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess
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要應用 CLIP，我們先準備程式需要的相關依賴：
!pip install ftfy regex tqdm
!pip install git+https://git
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要應用 CLIP，我們先準備程式需要的相關依賴：
!pip install ftfy regex tqdm
!pip install git+https://git
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Contrastive Language-Image Pre-Training（CLIP）是一種多模態 Transformer，可用於圖像分類，CLIP 的流程可總結如
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Contrastive Language-Image Pre-Training（CLIP）是一種多模態 Transformer，可用於圖像分類，CLIP 的流程可總結如
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我們可以對輸出的 Logit 應用 Temperature、Softmax、Top-K 與 Top-P，以下為應用 Softmax：
probs = torch.nn
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我們可以對輸出的 Logit 應用 Temperature、Softmax、Top-K 與 Top-P，以下為應用 Softmax：
probs = torch.nn
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我們可以窺探 ViT 模型的輸出標籤形狀：
print(outputs.logits.shape)
結果為：
也可以看看模型原本配置幾個標籤：
mode
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。
我們可以窺探 ViT 模型的輸出標籤形狀：
print(outputs.logits.shape)
結果為：
也可以看看模型原本配置幾個標籤：
mode
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。
以下程式碼顯示 ViT 模型：
model
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。
以下程式碼顯示 ViT 模型：
model
結果為：
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以下程式碼顯示了特徵提取器的配置，輸出顯示了特徵提取器的配置：
您可以看到特徵提取器如何處理 224 x 224 的影像，包括正規化、重新縮放、調整大小、計算均值
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以下程式碼顯示了特徵提取器的配置，輸出顯示了特徵提取器的配置：
您可以看到特徵提取器如何處理 224 x 224 的影像，包括正規化、重新縮放、調整大小、計算均值
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。
預處理後的圖像接著被輸入到 ViT 模型（ViTForImageClassification）中，該模型會輸出 Logits，Logits 是模型最終層對分類任務中每個
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。
預處理後的圖像接著被輸入到 ViT 模型（ViTForImageClassification）中，該模型會輸出 Logits，Logits 是模型最終層對分類任務中每個
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。
特徵提取器是模型 Pipeline 的重要組件，它對原始輸入數據（此處為圖像）進行必要的預處理，將其轉換為適合輸入模型的格式，我們來總結一下 ViT 特徵提取器的功能：
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特徵提取器是模型 Pipeline 的重要組件，它對原始輸入數據（此處為圖像）進行必要的預處理，將其轉換為適合輸入模型的格式，我們來總結一下 ViT 特徵提取器的功能：