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2024年2月1日 · 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AI技術的發展產生了重大影響。 本文將深入探討Transformer的基本原理、結構特點以及它如何推動AI技術的突破。 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。
2024年2月26日 · 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。
2024年2月1日 · Stable Diffusion是一種由Stability AI及其合作夥伴開發的開源圖像生成模型。 它使用深度學習技術，特別是變分自編碼器（VAE）和變換器（Transformers），來生成詳細的圖像。 用戶可以通過自然語言描述（例如文字提示），指導模型生成具體的圖像內容。 立即下載. 快速掌握 LLM 應用全局觀. 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.
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.
- 簡介
- 上班常用 Excel 技巧
- Excel 常用函數和基礎公式教學
Excel，由微軟開發的一款強大的電子表格軟體，被廣泛用於數據處理、分析、和視覺化。學會Excel的基本操作，能極大提高工作效率。在這篇文章中，我們將介紹一些 Excel 的基本技巧、常用的函數和公式，並通過實例進行講解。
2.1 使用快捷鍵
快捷鍵可以使你的操作更為迅速，常用的快捷鍵如下： 掌握一些快捷鍵可以大大提高你在 Excel 中的工作效率。以下是一些常用的 Excel 快捷鍵： 1. Ctrl + C：複製選中的單元格 2. Ctrl + V：粘貼剪貼板上的內容 3. Ctrl + Z：撤銷上一步操作 4. Ctrl + Y：重做上一步被撤銷的操作 5. Ctrl + S：保存當前工作簿 6. Ctrl + F：在當前工作表中進行查找 7. Ctrl + H：在當前工作表中進行替換 8. Alt + =：自動求選中範圍的總和 9. Ctrl + Shift + Arrow key：選擇連續的單元格範圍
2.2 使用自動填充功能
Excel 的自動填充功能可以讓你迅速填充一列或一行的數據。例如，我們想在 A 列的 1 到 10 單元格中填充數字1至10，只需在 A1 單元格輸入1，然後將滑鼠放到 A1 單元格右下角，出現黑色十字後，直接向下拖拽至 A10 單元格。
2.3 使用數據驗證
數據驗證是一種功能，允許你限制在特定單元格中可以輸入的數據類型，或者從預定義的列表中選擇數據。這可以幫助你防止輸入錯誤的數據。
3.1 SUM 函數
SUM 函數可以對一個範圍的單元格求和。例如，=SUM(A1:A10)將返回 A1 至 A10 單元格的數值總和。
3.2 AVERAGE 函數
AVERAGE 函數可以計算一個範圍的單元格的平均值。例如，=AVERAGE(B1:B10)將返回 B1 至 B10 單元格的數值平均值。
3.3 COUNT 函數
COUNT 函數可以計算一個範圍的單元格中含有數值的單元格的數量。例如，=COUNT(C1:C10)將返回 C1 至 C10 單元格中含有數值的單元格的數量。
本文將深入探討這一關鍵概念，並提供實用的策略和步驟，以幫助企業有效運用數據，提升決策品質和市場競爭力。 一、數據驅動（Data Driven）的含義. 數據驅動是指在決策過程中主要依靠數據分析和數據見解，而非僅憑經驗或直覺。 這意味著企業需要收集、分析並運用相關數據，來指導其商業策略、市場行銷和日常運營決策。 資料分析 5 步驟，成為數據分析師 Data Analyst 的 Top 3 技能. 二、數據驅動的重要性. 在競爭激烈的商業環境中，數據驅動能夠為企業帶來以下幾項關鍵優勢： 提高決策的準確性 ：使用數據可以減少猜測和直覺帶來的不確定性，從而提高決策的準確性。 增強市場洞察力 ：通過數據分析，企業可以更深入地了解市場趨勢、消費者行為和競爭對手的狀況。
2024年2月20日 · 步驟一：溝通需求與目標. 當別人提出需求時，很重要的一點是「先問他到底為什麼要做？ 溝通很重要，如果不了解背後動機，時間花了做出來對方不滿意，那就是兩敗俱傷。 所以要先溝通需求，釐清原本的問題是什麼。 如果公司要做 Chatbot，有兩個可能性： 客服團隊成本太高，那麼 Chatbot 要解決的問題是降低成本. 客服團隊的客服品質不好，那麼 Chatbot 要解決的問題是能提升品質. 釐清需求後，要再了解對方的團隊是否有以前的資料可以用，如果沒有，就要從蒐集資料開始。 步驟二：拆解問題，不斷假設驗證. 確定有資料後，接下來開始分析，根據目標提出假設。 比如目標是要提高客服品質，那首先要先用資料證明為何客服品質不好，如果沒有資料，就先蒐集資料，比如讓使用者填問卷，先確定這是團隊要解決的問題。
