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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。
功能性人工通用智能（Functional Artificial General Intelligence，F-AGI）指的是在封閉環境中，能夠自動化執行足夠範圍的任務並
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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
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以下使用 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
output =
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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
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以下使用 ResNet 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
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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
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以下使用 ConvNext 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141663"
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以下使用 ConvNext 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141663"
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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
