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2024年2月26日 · 1 隨著越來越多的企業和組織期許能夠將 LLMs 應用到生活以及工作的各個領域，如何產生客製化的 LLMs 便成為人們關注的焦點，而名為「檢索增強生成」 （Retrieval-Augmented Generation，縮寫為 RAG）就是值得我們重視的其中一項技術。 本文將介紹 RAG 的運作方式、哪些使用情境適合導入 RAG？ 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？
2024年2月1日 · Stable Diffusion 安裝步驟. 第1步：安裝Python和Git. 首先，您需要安裝Python 3.10.6，這是運行Stable Diffusion所必需的。 您可以從 Python官方網站 下載安裝。 若安裝過程中遇到困難，可以參考我們的 Python安裝教程 。 在命令提示符中輸入 python 並執行，以確認Python版本正確安裝。 若未顯示Python 3.10.6，請卸載電腦中的其他Python版本。 接著，安裝Git，這是一個代碼庫管理系統，用於版本控制和協作。 您可以通過 Git安裝教程 進行安裝，並可參考我們的 Git入門課程 以深入了解Git。 第2步：創建GitHub和Hugging Face帳戶.
2024年1月29日 · 你問過自己為什麼要學程式嗎？ 是想要有個帶得走的能力、想加值職能、想轉職、想賺更多錢？ 或是你只是單純認為，現在的人不會程式好像怪怪的、大家都在學程式所以我也要學？ 但是，知道自己為什麼要學程式，很重要嗎？ 維元和 Jack 異口同聲地表示， 問「為什麼」是學習前最重要的一件事情。 只有知道學習的目標和理由，才會有有效的學習計畫和持續實踐的動力。 問為什麼，是做一件事最核心的課題，要越清楚越好。 若不清楚，你可能會把資源投到錯的地方。 輕則會有挫折感，重則造成對學習的傷害。
2024年2月1日 · Transformer模型概述. Transformer模型是基於自注意力機制（self-attention mechanism）的一種架構，它能夠在處理序列數據時，同時考慮序列中的所有元素，這種全局視角使得Transformer在多個領域特別有效。 與傳統的遞歸神經網路（RNN）或卷積神經網路（CNN）相比，Transformer顯著提高了處理速度和效率，尤其是在處理長序列數據時。 Transformer的工作原理. Transformer的核心是自注意力機制，這一機制允許模型在生成輸出時評估序列內的所有單詞之間的相關性。 這意味著模型不需要按順序逐步處理資訊，而是可以平行處理，大大加快了學習速度。
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.
2023年10月22日 · 內容目錄. PyTorch. TensorFlow. Keras. PyTorch、TensorFlow和Keras比較. 當探討如何在深度學習項目中選擇合適的框架時，PyTorch、TensorFlow和Keras是目前市場上三個最受歡迎的選擇。 每個框架都有其獨特的優點和適用場景，了解它們的關鍵特性和差異對於做出最佳選擇至關重要。 PyTorch是由Facebook的AI研究團隊開發，於2016年推出。 它以其動態計算圖聞名，為研究人員提供了高度的靈活性和直觀性，使得模型的構建和調試更加方便。 PyTorch支持即時調試，且其Python式的設計理念使得開發者能夠輕鬆上手。 此外，PyTorch在學術界十分流行，許多最新的研究成果都是使用PyTorch實現的.
2023年4月29日 · 安裝步驟. 基本操作教學. 用 Jupyter Notebook 中分析資料. Jupyter Notebook 高級功能和插件. 小結. 參考資源. Jupyter Notebook 簡介：一個交互式的科學計算平台. 什麼是 Jupyter Notebook？ Jupyter Notebook 是一個開源的網頁應用，它允許用戶創建和分享包含即時程式碼、數學方程、可視化和解釋性文本的文檔。 交互式計算：為何這麼重要？ 這個平台適合做實驗、數據分析，而且還支持多種編程語言，例如 Python、R 和 Julia。 為什麼選擇 Jupyter Notebook：特點與用途. 功能豐富的界面. 介紹 Jupyter Notebook 的使用者界面和各種可用的工具。 實用性與應用場景.
