huggingface
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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。
我想要匯入一段文字，並以 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的函數，來執行總結功能，使用的範
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我們將建立一個摘要函數，您可以使用您想要摘要的任何文字進行呼叫，我們在程式碼中加入 Python textwrap 來將我們想要顯示的文字換行以產生段落，此函數有兩個參
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也許 AI說書 - 從0開始 - 384 | Hugging Face T5 模型探索 的結果太長，我們可以透過以下程式來限縮範圍至 Decoder 範疇：
if d
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也許 AI說書 - 從0開始 - 384 | Hugging Face T5 模型探索 的結果太長，我們可以透過以下程式來限縮範圍至 Encoder 範疇：
if
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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
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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
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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