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2024年1月24日 · 開源 AI 平台介紹 4 點加速 AI 開發. 發佈日期: 2024 年 1 月 24 日 作者: 黃 昱嘉. 內容目錄. 對開發者的重要性：多、省時、簡便且標準化. 「多」：大量且多樣的 AI 模型. 「省時」：直接在平台頁面預覽測試. 「簡便」：透過 API 遠端串接模型. 「標準化」：統一的程式碼介面. Hugging Face 的商業模式. Hugging Face 的使命：機器學習大眾化. Hugging Face 整合超過 47 萬個開源、預先訓練好的 AI 模型，供任何人下載使用。 由於訓練模型非常昂貴，這樣的平台可以大幅降低開發 AI 產品的時間與成本。 他們也積極推動開源社群，致力於打造更安全與開放的 AI 模型。
2024年2月1日 · Stable Diffusion 是一款強大的開源AI圖像生成工具，它允許使用者根據文字提示來創造高質量的圖像。 此工具適用於藝術家、設計師、研究人員等各種背景的使用者。
2024年2月26日 · 以及為什麼 NVIDIA、Microsoft 等軟硬體科技巨頭都爭相投入這個領域。. （編按：想要進一步知道 RAG 實作與產品化要考量的面向，可以閱讀這篇 〈為我的筆記加上 AI：RAG 實作經驗分享與四大產品化挑戰〉 。. 什麼是 RAG？. 跟模型微調有什麼差別？. 在我 前一篇 ...
2024年1月29日 · 當你知道「學了要怎麼用」，代表你有較高的學習掌握度，知道所學能幫自己做到什麼事情，就不會覺得無所適從。 但學了要怎麼用？ 可以用「能幫自己拿到 offfer 、做出能去面試的作品集」這樣具體的目標，來驗證所學是否能幫自己解決問題。
2023年6月4日 · 1. 設計、開發和實施生成式AI模型. 設計階段： 確定最佳算法來實現預期結果，要求對各種生成式AI算法及其優缺點有深入理解。 開發階段： 包括用現有數據訓練模型並進行微調以提升性能。 實施階段： 將AI模型整合到現有系統中或圍繞模型設計新系統，需要強大的軟件開發理解能力。 2. 調整現有生成式AI模型. 調整和精煉預先存在的模型以增強性能、適應新數據或滿足特定項目需求。 分析模型行為，識別表現不佳或產生意外結果的領域。 可能涉及調整超參數、修改模型架構或豐富訓練數據集。 3.
2024年1月30日 · Google Gemini是一個使用大型語言模型（LLM）技術的生成式人工智慧（AI）服務，旨在幫助使用者創造內容、發揮創意、提高效率和學習新知。. Gemini模型家族包括Gemini Ultra、Gemini Pro和Gemini Nano三個版本，分別是最強的Gemini模型、一個“輕量級”的Gemini模型和一個 ...
2023年3月2日 · 程式碼建議與自動完成. ChatGPT 能夠根據我們輸入的程式碼，提供下一步可能的建議，並自動完成部分代碼。. 這不僅可以提高編碼效率，還能減少一些錯誤。. 例如，在編寫一個函數時，我們可能忘記一些參數的名稱或類型，ChatGPT 就可以提供相關的建議，減少 ...
