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  1. 2024年3月7日 · 一、資料清理. 二、如何切割文本. 三、如何搜尋. 四、LLM 生成品質. 快速掌握 LLM 應用全局觀. 有了「長上下文 LLM」(Long-Context LLM),還需要 RAG 嗎? RAG(Retrieval-Augmented Generation,檢索增強生成)無疑是當今開發大型語言模型(LLM)產品時,不可或缺的技術。 由於可以確保 LLM 生成的真實性,在企業 AI 應用與搜尋場景相當受到重視。 為此,我也試著實作一個簡單的 RAG 應用。 多年累積下來,我的 Apple Notes 已經有 7000 多則筆記,搜尋愈來愈不準確,常在寫新筆記時想參考舊筆記,卻怎麼也找不到。

  2. 2024年2月26日 · 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。 這項技術簡而言之,就是在向 LLMs 提供用戶的提示詞(prompt)之前,會先從外部的資料庫「檢索」相關資料,再將這些相關資料連同原本的提示詞提供給 LLMs 參考並「生成」回覆。 IBM 的語言技術總監 Luis Lastras 用開書考試(open-book)跟闔書考試來類比 RAG 跟模型微調的差異:「使用 RAG 系統時,你是要求模型去檢索書的內容(資料庫),而不是光依憑(模型微調)的記憶來回答問題。 」 3. 而 RAG 所使用並非傳統的資料庫,而是所謂的向量資料庫(vector database)。

  3. 2023年2月7日 · 競品分析是商業戰略中不可或缺的一環,幫助企業揭示對手的策略與市場定位,從而在市場競爭中站穩腳跟。 這項分析不僅僅是搜集數據,更重要的是將數據轉化為洞察力,進而制定策略。 以下將詳細介紹競品分析的步驟、框架與方法。 一、競品分析的重要性. 競品分析能夠揭示市場趨勢、對手動態和潛在風險,為企業提供決策支持。 通過詳細的分析,企業可以發現市場機會,避免盲目決策所帶來的風險。 二、競品分析的五個步驟. 1. 確定分析目標.

  4. 其他人也問了

    • Orid 是什麼?討論的思維框架
    • 選擇關注點:第一步就是最後一步
    • 關注你的位移
    • 為什麼要使用 A → B 結構?
    • 狀態負面時去休息;狀態正面時做 Reflection
    • 小結
    • Reference

    ORID 是為了主持討論,讓參與者聚焦的一種結構,和上述講的 reflection 並沒有歷史淵源,不過 reflection 是自己和自己對話,和別人對話很容易發散,和自己對話更容易發散,因此 ORID 用於 reflection 可謂十分稱手的框架。 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。以下為ORID的四層提問: 1. OBJECTIVE:具體的事實,做了哪些事情、看到與觀察哪些事情 2. REFLECTIVE:感受與反應,在當下直接的感受、反應與印象深刻的地方 3. INTERPRETIVE:事後詮釋與分析,試著解釋與分析事實與自己的感受 4. DECISIONAL:訂定目標與下一步,找出下一步可應用、執行與改善的...

    「回顧」的起手式,也就是 ORID 裡的 Objective,這一段的提問法門是「你看見什麼」或「發生了什麼事」。 我個人認為,回答這個問題是一個大學問,玄妙程度幾乎和打禪機差不多。 你的視角受限於你的狀態、你的目的,甚至你的格局。到底是你很有自覺地選擇了你的關注點,還是某件雞毛蒜皮的事情綁架了你的注意力? 在我剛開始嘗試建立 reflection 習慣時,我常常會選擇一些「自己做不好的事情」當成回顧主題,然後硬是用一種虛假的正面態度,寫出一套「愈挫愈勇」的發憤圖強文,結果是我從來沒有去踏實執行我在最後一步為自己設定的偉大 next step。 極高比例的人,在選擇關注點時,會關注自己做不好的事情,或者關注自己和別人的比較。偶爾關注一下自己的負面心態,進行「反省」是 OK 的,但不要太習慣如...

    為了避免自己的注意力被拉走,我建議大家在建立 reflection 習慣時,刻意選擇有「位移」的事情來關注,也就是任何在你身上發生,從 A 狀態變成 B 狀態的事情。 別忘了「學習」的目的就是讓自己成長,知道原本不知道的事,做到原本不會做的事,發生在自己身上的任何成長,只要有 A → B 的結構,都值得我們慶祝。 講 A → B 可能略顯空洞,下圖列出一些例子: 之前提過學習其實有 outside-in 和 inside-out 兩個方向的作用力,因此這裡建議把關注點區分成兩大類別,外在專業的位移,或者內在狀態的位移。看看當下對哪個方向有感覺都可以,只是略為注意一下比例平衡,向外或向內的 reflection 都應該要不定期發生。 至於細目我這邊舉出幾個例子,只是示意給你看,一開始的時候可以...

    刻意選擇 Growth mindset 視角

    使用 A → B 結構來收斂你的關注點,第一個實用目的是防守自己的注意力被一些偏向 fixed mindset 的焦點拉走,起手式一開始就要落在 growth mindset 的範疇,這樣才會有效。

    培養你的後設認知

    另外,從「學習如何學習」的角度,你其實需要刻意去研究新態度、新觀念、新行為到底是怎麼在你自己身上發芽的。 說到底,只有自己親自掌握自己的學習模式,你的學習成效才會迎來飛躍式的進展。雖然你的學習教練/老師可能擁有比你更高的專業度去診斷學習問題,但教練/老師只能與你共享某一小段的時光,最終你需要成為你自己的教練。 因此,能夠倒退一步,把發生在自己身上的學習旅程當成客體來觀察,其實是蠻重要的技能。 而刻意關注 A → B 如何發生在自己身上,會讓你可以持續地累積對自己學習模式的洞察。

    不要浪費有效經驗

    最後最實在的一點,是前文提到,「做中學」為什麼強調 reflection,因為做中學裡面有太多的 try-and-error,有時候你的結果根本是誤打誤撞試出來的。 這些靠運氣、靠嘗試逼出來的「結果」(也就是 A → B 結構中的 B 狀態),如果沒有徹底掌握「究竟是怎麼發生的」,你可能根本就不再有第二次重現結果的機會。 你必須順藤摸瓜,從 B 狀態倒推回去,像偵探一樣往 A 方向探索,找出過程中的驅動要素,好好把事情發生經過描述清楚,然後辨證自己是否能重現這些有效的驅動要素。如此一來這個專業技能才是真正掌握到你的手裡。 不關注結果怎麼跑出來的,卻跑去關注別人的結果比自己好,這不是徹底的浪費嗎?

    會建議大家刻意運用 A → B 結構來收斂關注點,很大的原因是,我們見證到太多的學習者努力地做 reflection,以為這就是「認真」,但事實上他們的關注點卻被 fixed mindset 拉走。 我覺得 A → B 是一個蠻簡單的訣竅,可以快速抓出有助於把你扳回 growth mindset 的方向。 事實上,要防止 fixed mindset 跑出來,還有一個是做 reflection 的時機。我建議大家要養成在「狀態好的時候做 reflection」的習慣,如果你今天完成了一個挑戰很有成效感,或者你今天忽然有個澎湃覺得自己堅持好久好偉大,或者你今天得到了一個稱讚覺得飄飄然,這是你做 reflection 的最佳時機,這個時候最容易抓到 A → B 結構。 練習在這種時候做 refle...

    這篇文章介紹的是在做 reflection 的起手式,選擇關注點的「入門訣竅」。 在持續練習一段時間之後,你會開始對 growth mindset 的狀態有更高的自覺,到了那個階段以後,你可以自由選擇任何為你帶來成長的經驗進行 reflection。

  5. 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.

  6. 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。

  7. 確定你的原始碼是清楚好讀的,並且遵循固定的 coding style,例如,如果你是 Ruby/Ruby on Rails programmer 的話,可以參考這份 Juanita 翻譯的 Ruby Style Guide 中文版. 變數、函式的命名要符合慣例,命名的意義要符合應用的場景,並且要輔以清楚的註解,幫助讀者瞭解各 ...