Python
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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。
延續 AI說書 - 從0開始 - 295 | 各 Tokenizer 之優勢與安裝、AI說書 - 從0開始 - 296 | 各 Tokenizer 之展示、AI說書 -
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延續 AI說書 - 從0開始 - 295 | 各 Tokenizer 之優勢與安裝 及 AI說書 - 從0開始 - 296 | 各 Tokenizer 之展示，我們繼續
給定一個鏈表，將鏈表的節點每 k 個一組進行反轉，並返回修改後的鏈表。如果節點總數不是 k 的倍數，則保留最後剩餘節點的順序。要求在不改變節點值的情況下進行反轉（即直接操作鏈表結構）。
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延續 AI說書 - 從0開始 - 295 | 各 Tokenizer 之優勢與安裝 安裝的各種 Tokenizer，我們來展示其用處：
Sentence Toke
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Transformer 模型通常使用 Byte-Pair Encoding (BPE) 和 WordPiece Tokenization，接著，我們將了解為什麼選擇 S
給定一個鏈表，每次交換相鄰的兩個節點，返回交換後的鏈表。要求在不改變節點值的情況下進行節點交換（即直接操作鏈表結構）。
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替換生僻字詞本身就是一個項目，這項工作是為特定任務和項目保留的，例如，假設公司預算可以支付建立航空知識庫的成本，在這種情況下，值得花時間查詢 Tokenized Dir
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接著展示「pie」及「logic」兩詞之間的相似度計算結果：
word1 = "pie"
word2 = "logic"
print("Similarity", s
在 Python 的數據處理與科學計算領域，NumPy 是一個不可或缺的基礎工具。它的強大在於提供了高效的多維陣列操作，並支援向量化運算，極大地提升了程式執行效率。本篇文章將詳細介紹 NumPy 的基本概念、功能以及實踐應用，幫助你快速上手這個重要的工具。
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接著展示「etext」及「declaration」兩詞之間的相似度計算結果：
word1 = "etext"
word2 = "declaration"
print(
