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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
實現
借鑒論文「Chain-of-Thought Promping Ecits Reasoning i
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結構
Chain of Thought 的結構旨在模仿人類解決問題的過程，該過程通常涉及將一個複雜的問
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應用
Chain of Thought 在一系列需要複雜推理的場景中具有廣泛的適用性。它對於涉及一系列
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動機
這個思想鏈很好地說明了人類的認知過程如何反映在人工智慧框架中以增強推理能力。它的本質在於思想的連
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定義
Chain of Thought 是一種 Prompting 技術，透過複雜問題的逐步分解，增強
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 - 523 | 第十七章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 544 | VideotoText 之 Meta TimeSformer 實現
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。
接著開始載入模型，執行推論：
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("MCG-NJU/videom
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我們需要一個取樣函數，每秒採樣一定數量的幀：
def sample_frame_indices(clip_len, frame_sample_rate, seg_le
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接著進入到 AI 模型部分：
from transformers import TimesformerConfig, TimesformerModel
config
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Meta TimeSformer 是一種基於 Transformer 的架構，專為視頻數據設計，它首先將視頻的每一幀轉換為特徵序列，這些特徵序列能夠捕捉畫面中的空間訊息