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2024年2月26日 · 在我 前一篇分享 OpenAI 研究員 Andrej Karpathy 介紹 LLMs 的文章 曾介紹到，通常 LLMs 的訓練會經過兩個階段：產出基本模型（base model）、曠日廢時且需要投入大量資源的「預訓練」階段，以及後續頻繁進行的「模型微調（fine-tuning）」階段。 在上述的訓練過程中，若希望 LLMs 理解特定領域的知識，就得從模型微調的階段下手，將特定領域的專業知識輸入基本模型進行訓練。 但模型的微調不僅得仰賴硬體的運算，且無法很快地將公司或組織的新資料納入模型之中，這都會對客製化 LLMs 的落地應用形成限制。 而 RAG 就能夠突破上述的限制。 RAG 概念是由自然語言處理科學家 Patrick Lewis 等學者在 2020 年發表的論文 2 中所提出。
- Ai 來了我會被取代？面對新科技的職涯思考
- 非本科怎麼跟本科競爭？對工程師能力的正確認知
- 非本科轉職沒信心？釐清焦慮的方法
- 轉職很茫然？你可以做的準備
- 到社群和同儕一起轉職，也找 Mentor 幫你
AI 能幫忙寫程式，很多人開始擔心工程師的價值會降低；甚至更擔心，那還要去當工程師嗎？對此，George 有不同的看法。 所以，George 請大家思考：軟體還有被需要嗎？生活中，你覺得還有要解決的問題嗎？如果答案是肯定的，那就勇敢去嘗試新工具與挑戰未知吧！ ChatGPT 是什麼？AI 程式工具如何幫助軟體工程師？
資工背景的 Steven 觀察到，非本科背景工程師時常會鑽進「跟本科競爭」這個問題而陷入焦慮。他分享 2 個更務實的認知。 George 也補充，軟體開發很吃團隊協作能力。他也觀察到，非本科學生雖然資工領域思維與產業經驗較不足，但因為有幾年工作經驗、有來自不同領域的溝通能力。若能好好善用，來軟體圈工作會有額外的優勢。 而原本需加強的資工領域技術、思維與產業經驗等，則在成為工程師後，搭配轉職者本身的強動機與學習力，都可以持續學習補足。 本科生為何到 AC 自學程式？原來學校教的內容和業界存在著落差
George 在 AC 學習社群分享「如何發展工程師的求職策略與避免常見誤區」後，發現大家很容易有「我夠不夠資格成為工程師？要準備作品集嗎？要不要刷題？要專攻哪個語言？」等諸多的擔心與沒信心。 他認為，釐清求職目標可以協助釐清這類型的擔心，更清楚準備過程該做些什麼。所以 George 建議可以做 3 件事： 1. 第一，問自己「信心低落」背後的原因與觸發因子：擔心自己哪裡不足？從何時開始的？又什麼時候感覺會特別強烈？ 2. 第二，探索認為的「夠格」長什麼樣子：具體知道業界想要什麼條件、是否能從 JD 與前輩口中得知更深入需求，又能轉換成什麼樣的目標？ 3. 第三，尋找有相似背景的人當 role model：可能同樣走過這段轉職路、也是非本科背景的前輩，讓自己知道是有機或做到的。 George...
George 觀察到， 很多人對轉職會有非常多的「不確定感」。他建議從以下 3 個方向的準備，能幫你更安心與順利進入好的求職狀況。 1. 地圖，就是去瞭解軟體業界概況：如職缺類型、團隊協作型態與面試種類，讓你對求職目標，讓你能更掌握目標。 2. 儀表板，就是追蹤自己的求職數據：掌握面試數量、轉換率，知道哪裡需要加強。 3. 副駕駛，便是 Mentor：卡關時能給你支持、與你討論如何調整。 而找到工作只是起點，更重要的是要能穩定地站上技術職涯。所以第一份軟體工程師工作的目標，建議要優先考量「學習資源」。像是：團隊內的 Senior 與 Junior 比例、Senior 可以給的支持資源、方法與程度；組織內有沒有學習與反思環節，如 Retro 或學習預算等，都可以幫助你持續成長。 也想轉職百萬年...
AC 學習社群有近 3000 位成員，熱門時段有 200-300 人在線上學習與交流。社群持續邀請業界前輩來交流、幫助大家更好地瞭解職業生涯和技能發展，並獲得實務的建議和指導。邀請你加入 AC 學習社群，一起轉職工程師、探索軟體職涯新可能！ JavaScript 全端開發課程，18 週轉職軟體工程師
一、找到自己工作/職涯的意義. 二、設定職涯目標：10 年後，我會在哪裡？ 定期檢視自己的成長. 有了目標，更要有計劃！ 三、透過導師/貴人 探索更寬廣的世界. 建立 Mentor 人脈. 四、得到他人幫助 自己也成為貴人. 結語：讓心中的「羅盤」帶你通向職涯目的地！ 十年後的你，想在哪裡工作？ 達到什麼成就？ 現在的你，該如何投資自己、培養優勢？ 為了幫助學程式的學員們找到理想職涯，ALPHA Camp 舉辦了線上職涯座談，邀請到 Jumpstart Global 共同創辦人 Rosa，傳授如何確立職涯目標、培養自己，預約未來理想職涯！ 開啟新職涯！ 3分鐘小測驗，找到你的程式自學入口. 「跨領域」是 Rosa 的職涯寫照。
2023年6月27日 · AI 來的兇猛讓人措手不及？但對於 Mosky 與 Caesar 兩位活躍於社群的資深軟體前輩來說，在 AI Your Summer 系列活動對談中，激盪了他們更多對於過去、現在與未來在軟體工作的想法。兩位前輩對談他們眼中正在被 AI 改變的世界，而對正在踏上軟體工程師後進，也提點了哪些思考？
首輪估值破億！. ALPHA Camp 獲活水、國發基金投資，用數據打造數位人才孵化器. 發佈日期: 2021 年 3 月 11 日 作者: ALPHA Camp. 深耕數位人才培育的教育新創 ALPHA Camp，宣布完成第一輪外部投資。. 計劃打造學習數據平台，為台灣人才升級。. 教育新創 ALPHA Camp 在今日 ...
2024年2月23日 · 數據分析師的職涯發展路徑與選項. 初級階段：數據分析師. 中級階段：高級數據分析師. 高級階段：數據科學家. 專家階段：業務分析經理/資料分析主管. 學習數據分析的指引「數據分析職能地圖」 數據分析師（Data Analyst）是做什麼的？
2023年7月25日 · 數據分析轉後端工程師 Ching 的「鬆弛有度」學習法. 了解更多 ALPHA Camp 高留存率的學習體驗. ORID 是個在國際上被廣泛使用的焦點式提問法，透過四個層次的提問，能夠幫助使用者更結構性地思考與回應問題。. 本文以大家熟悉的 ORID 焦點討論法為起始點，接下來 ...
