chatgpt怎麼用
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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。
在本章中，我們看到 T5 Transformer 模型如何將原始 Transformer 的編碼器和解碼器堆疊的輸入進行了標準化，原始 Transformer 架構中，
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使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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。
想利用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數對文章進行總結功能，以下先載入文章：
Text:
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。
為了後續方面，我們建立一個對話函數，這樣每次只要呼叫該函數即能完成對話：
def dialog(uinput):
role = "user"
line = {"r
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想要使用 ChatGPT 進行文章總結，首先載入必要依賴：
try:
import openai
from openai import OpenAI
exc
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在進行摘要的過程中，選擇 T5 或 ChatGPT（GPT-4）將始終取決於你實施的項目，Hugging Face 的 T5 模型以其文本到文本的方式提供了許多優勢，而
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。
我們也可以用 Hugging Face 上之 T5 模型進行翻譯，實踐方法為：
!pip install transformers -qq
!pip install
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使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
