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  1. tw.alphacamp.co › blog › three-steps-to-select-the-right-chart圖表應該怎麼選？三步驟讓數據分析清晰易讀 - ALPHA Camp

    2024年1月8日 · 步驟一：最希望呈現資料裡的哪一個關係？ 「比較大小」：長條圖. 「了解趨勢」：折線圖、堆疊長條圖. 「呈現整體組成」：圓餅圖、百分比堆疊長條圖、矩形樹狀圖. 「呈現分佈」：散佈圖、直方圖. 「比較大小＋呈現分佈」：泡泡圖. 步驟二：選擇表達訊息能力最佳的圖表. 圓餅圖 vs 長條圖. 折線圖 vs 堆疊長條圖. 步驟三：挑選顏色. 以上都不符合你的需求嗎？ 這裡有更多選擇圖表的指引. RE:LAB. Financial Times 的「視覺化辭典」 Andrew Abela 的 Chart Chooser. The Data Visualisation Catalogue. 結語.

  2. tw.alphacamp.co › blog › stable-diffusionStable Diffusion 是什麼？開源繪圖生成式AI 安裝教學 - ALPHA Camp

    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。 如果您對AI圖像生成感興趣並希望親自嘗試，以下是完整的Stable Diffusion安裝指南。 Stable Diffusion 前置要求. 在安裝Stable Diffusion之前，您需要確保您的系統滿足以下基本要求： 操作系統 ：Windows, Linux, 或 macOS. Python 版本 ：Python 3.7 或更高. 硬件要求 ：至少4GB的RAM, 建議使用NVIDIA GPU以支持CUDA加速. Stable Diffusion 安裝步驟. 第1步：安裝Python和Git.

  3. tw.alphacamp.co › blog › claude-gemini-llama-mistralClaude、Google Gemini、Meta Llama及Mistral等主流LLM介紹

    2024年1月30日 · LLaMA的開發目的是要創造一個能夠處理各種涉及語言、推理、分析、寫程式等任務的AI系統，並且Meta AI計畫釋出多模態模型、多語言模型和大上下文窗口模型。 Mistral AI是一家法國公司，成立於2023年4月，由前Meta Platforms和Google DeepMind的員工共同創辦。 Mistral AI生產開源大型語言模型，強調開源軟件的基礎重要性，並作為對專有模型的回應。 截至2024年3月，已發布兩個模型並可作為權重使用。 另外三個模型，Small、Medium和Large，僅通過API提供. Mistral AI的模型包括Large、Medium和Small。

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  5. tw.alphacamp.co › blog › transformerTransformer模型是什麼：顛覆AI發展的關鍵技術 - ALPHA Camp

    2024年2月1日 · 內容目錄. Transformer模型概述. Transformer的工作原理. Transformer在自然語言處理中的應用. 對AI發展的影響. 在人工智慧領域，Transformer模型自2017年由Google的研究者介紹以來，已成為最具影響力的創新之一。. 它不僅改變了自然語言處理（NLP）的面貌，還對整個 ...

  6. tw.alphacamp.co › blog › prompt-engineeringPrompt Engineering 提示工程是什麼？新手必學指南 - ALPHA Camp

    2023年10月2日 · 1. 清晰和具體的提示. 提示應該清晰、具體且明確。 避免使用模糊的或含糊不清的問題，因為這可能會導致不確定的回答。 確保提示中包含所有必要的信息，以使模型能夠理解您的意圖。 2. 上下文相關. 考慮到上下文對 Prompt Engineering 至關重要。 如果您正在進行對話，則應根據先前的對話內容編寫提示。 這樣，模型可以理解之前的對話，並生成相關的回答。

  7. tw.alphacamp.co › blog › hugging-face什麼是 Hugging Face？開源 AI 平台介紹 4 點加速 AI 開發 - ...

    2024年1月24日 · 例如下圖是利用 PhotoMaker 這個模型，上傳一張或少量照片，便可以透過 prompt 生成指定的風格、場景、服裝。 上傳四張照片後，以模特兒的臉生成蜘蛛人裝扮。

  8. tw.alphacamp.co › blog › what-is-rag-ai-technology-and-how為什麼要用 RAG？不用微調模型就能低成本讓 LLM 理解專業知識的 ...

    2024年2月26日 · 內容目錄. 什麼是 RAG？ 跟模型微調有什麼差別？ 快速掌握 LLM 應用全局觀. 何時要使用 RAG？ 何時要使用模型微調？ RAG 發展趨勢：科技巨頭爭相投入，相關產品遍地開花. 在使用 ChatGPT、Gemini 等奠基於大型語言模型（Large Language Models，以下簡稱 LLMs）的人工智慧服務時，很常會遇到一個問題就是：請它們提供與特定專業領域相關的資訊，往往只能獲得極為空泛、甚至是充滿幻覺（hallucination）的回覆。

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