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2024年4月17日 · 發佈日期: 2024 年 4 月 17 日 作者: Matt Yu. 內容目錄. 快速掌握 LLM 應用全局觀. 台大電機系教授李宏毅：台灣人工智慧專家，深入淺出講述 GenAI 基礎原理. AI Explained：不只介紹新技術與產品，更以宏觀視角討論 GenAI 發展. IBM Technology：給普羅大眾的科技名詞與概念的入門指南. Andrej Karpathy：業界與學術經驗豐富的人工智慧專家手把手教學. YouTube 是理解 GenAI 的好管道，但不該是唯一管道. 英文頻道也不怕！ 用繁體中文收看影片的小技巧. 立即下載. 快速掌握 LLM 應用全局觀. 【生成式AI導論 2024】第1講：生成式AI是什麼？
2024年3月7日 · 本文會先簡單介紹 RAG 的原理與優勢，接著分享我的實作經驗（相關的教學文章連結我整理在文末），並討論 RAG 應用產品化過程中可能面臨的問題。 在文章最後，則會進一步探討：當 LLM 具備長文本理解能力，可以讓我們把資料全部塞進 prompt 裡，此時還需要 RAG 嗎？ RAG 是什麼？ RAG 解決了大型語言模型（LLM）實際應用時的兩大侷限：幻想（hallucination）與資料時限。 RAG 結合「資訊檢索（retrieval）」和「生成（generation）」：在文本生成之前，先從資料庫中檢索相關的資料放入上下文，以確保 LLM 可依照正確的最新資訊生成結果。 看似複雜，其實相當直覺——既然大型語言模型受限於缺乏最新資料，那我們就在生成時，提前準備好「小抄」，讓它照著回答。
2024年1月17日 · Andrej 在影片中舉例：有心人士可以讓「James Bond」變成一個導致錯誤結果的文字（像是某種催眠的暗示文字），於是，當用戶要求 LLMs 判斷「所有喜歡 James Bond 電影的人都應該被槍擊。
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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）。
2024年2月1日 · 本文是愛語言創辦人 Ted Chen 整理他在 2023 年學習關於大型語言模型的知識與歷程，原文刊載於他的電子報 《ChatGPT 落地研究 | Ted》 ，ALPHA Camp 獲得授權刊登。. 本文圖片皆由 Ted Chen 繪製。.
2024年1月30日 · 影片創作編輯工具 Descript：這是一個可以讓您透過編輯文字來編輯影片的工具，非常適合快速創作和修改影片。 Wondershare Filmora：這是一個易於使用的影片編輯軟體，提供豐富的特效和模板，讓影片創作更加簡單。
發佈日期: 2018 年 11 月 21 日 作者: AC 編輯群. 內容目錄. 從學霸變吊車尾. 陷入徬徨：找不到繼續唸書的價值. 學行銷、學程式 多方探索職涯方向. 職涯成就感：技能專長 ＋ 貢獻社會. 用自學翻轉生涯. 「我對工作/科系缺乏興趣 該下定決心換跑道嗎？ 「我要像別人一樣考研究所拼學歷嗎？ 「如何獲得有成就感的職涯？ 物理系畢業的 Justin，一度失去方向和學習熱情、放棄研究所考試，對未來充滿不安徬徨。 在摸索方向的過程中，他上課學程式、來 ALPHA Camp 增進創新養分。 現在的 Justin，在均一平台教育基金會與志同道合的夥伴們，為台灣孩子打造更美好的教育環境。 認識自己、找到一份有成就感的工作，是人生的重要功課。
