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當AI浪潮席捲而來，品牌人該如何自保，甚至成為領航者？
這不只是技術轉型，更是一場關於價值與未來主導權的戰役。
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 - 383 | Hugging Face T5 模型探索 的內容，當中有一參數值得一提：
過多的詞彙會導致稀疏的表示，相反，詞彙量過
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。
Automated Decomposition Prompt 範本
作為我的高級提示協助代理，您的職責
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我們可以先列出 T5 模型的架構，使用以下程式：
if display_architecture == True:
print(model.config)
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現在我們要從 Hugging Face 上面載入 T5 模型，前置步驟所使用程式如下，當中 Sentencepiece 把文字分割成單獨的句子，它將段落或文件分成句子單
為什麼用免費版 ChatGPT 生成 LINE 貼圖？
0美術基礎也能上手
只需使用免費版 ChatGPT，透過簡單的提問即可生成貼圖。
一次產出 9 宮格Line貼圖：
節省時間，快速建立個人品牌形象。
個人化風格：
利用自己的大頭照，讓朋友客戶隨時都能看到你的臉!
打造專屬的個人品牌風
我們越來越習慣讓 AI 幫我們讀、幫我們選、幫我們說。
但那份便利背後，讓我們失去了原始資料的敏銳度——
你已經不再問：「這句話，真的是我該相信的嗎？」
真正的資訊素養，不是會問 AI，
而是知道什麼不能問。
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延續 AI說書 - 從0開始 - 380 | Hugging Face 模型組入，會看到諸多 T5 模型種類，當中差異如下：
Base 亦即基準模型，它的設計類似於
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本章節的內容需要從 Hugging Face 中載入 T5 模型，有鑑於此，我們首先登入頁面： https://huggingface.co/models，如下所示：
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Raffel 等人於 2019 年保留了大部分原始 Transformer 的架構和術語，然而，他們強調了一些關鍵方面，並且對詞彙和功能做了一些改變，以下列表包含了 T