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自從 LLM 問世以來，其對問題的理解力與回覆品質已達到足以應用於日常工作的水準。本文原本想完整介紹 LLM 的運作原理，但內容過於龐大，因此本文僅聚焦在 Transformer 架構中的 Attention 機制，從「Token 嵌入向量」開始。本文適合具備基本線性代數與神經網路概念的讀者閱讀。
AI 產圖模型太大了，重新訓練耗電腦設備，而新算法可以降低訓練成本、現在就算個人電腦也有機會訓練 LoRA ，讓 SD 模型去"畫"模型沒學過的東西啦 !
