Attention
含有「Attention」共 484 篇內容
全部內容
發佈日期由新至舊
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。
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。
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
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。
首先載入模型：
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess
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
