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。
預處理後的圖像接著被輸入到 ViT 模型（ViTForImageClassification）中，該模型會輸出 Logits，Logits 是模型最終層對分類任務中每個
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特徵提取器是模型 Pipeline 的重要組件，它對原始輸入數據（此處為圖像）進行必要的預處理，將其轉換為適合輸入模型的格式，我們來總結一下 ViT 特徵提取器的功能：
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patches_reshaped = patches.permute(0, 2, 3, 1, 4, 5).contiguous().view(-1, 3, patch_si
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在原始的 ViT 論文中，這些區塊在被線性嵌入到適合 Transformer 的維度後，會直接輸入到 Transformer 模型中，亦即，這些區塊就是 Transfo
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我們將建立一個特徵提取器模擬器，以說明圖像如何被分割為區塊並成為 Transformer 的輸入，Vision Transformer（ViT）模型將原始輸入圖像分割成
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為了解釋 ViT 模型，首先先下載圖片，方便後續使用：
from IPython.display import Image
!curl -L https://raw.
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類似單詞的圖像序列可以適配於 Transformer 中，問題在於，它們仍然是圖像，Google Research 決定使用一種混合輸入模型來完成這項工作，如下圖所示：
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Dosovitskiy 等人於 2021 年在其論文標題中概括了他們設計的視覺 Transformer 架構的本質：一張圖像相當於 16 x 16 個單詞：用於大規模圖
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Transformer 模型的抽象層次使其產生多模態神經元，多模態神經元可以處理被標記為像素或影像區塊的圖像，然後將其作為詞彙在視覺 Transformer 中處理，一
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本章節將涵蓋以下內容：
從任務無關模型到視覺模型
ViT 視覺 Transformer
ViT 程式
使用 CLIP 的文字影像視覺 Transformer