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2024年1月30日 · Claude是Anthropic開發的一系列大型語言模型，旨在改變人們與人工智能互動的方式。 Claude擅長處理各種涉及語言、推理、分析、寫程式等任務。 Anthropic的Claude模型經過預訓練，並使用Constitutional AI進行微調，以使其成為有益、誠實且無害的AI系統。 Constitutional AI是Anthropic開發的一種方法，用於訓練AI系統，特別是像Claude這樣的語言模型，使其無害且有益，而不依賴於大量人類反饋。 Claude模型通過監督學習和從AI反饋中，進行強化學習的兩個階段進行微調，以確保其對人類的幫助和無害性。 Claude模型還具有能夠解釋對有害請求的反對意見的能力，增強了透明度並減少了對人類監督的依賴。
2023年5月10日 · Google Colab ，全名是 Google Colaboratory，是一個基於雲端的免費 Jupyter 筆記本環境，讓使用者可以在瀏覽器上寫程式碼，並且可以利用 Google 的雲端運算資源執行程式碼。 為什麼要使用Google Colab？ 解決什麼問題. Google Colab 的主要優勢在於其易用性、訪問性和免費的資源，使得它成為一個理想的選擇，尤其是對於學生、研究人員，以及資源有限的小型團隊。 以下是使用 Google Colab 的一些主要理由： 處理大規模計算問題 ：Google Colab 提供免費的 GPU 和 TPU 資源，這讓使用者可以在擁有有限硬體資源的情況下，執行需要大量運算資源的機器學習和深度學習模型。
2023年11月8日 · LangChain的特點. 易於使用 ：LangChain提供了一系列API，讓開發者可以快速啟動和運行LLM，而無需深入了解模型的內部運作機制。 高度靈活 ：透過配置和擴展機制，開發者可以根據需要自定義LangChain的行為，使其適應不同的應用場景。 生態系統整合 ：LangChain旨在與現有的AI工具和框架無縫集成，支持多種LLM和第三方服務，從而促進生態系統的互操作性。 LangChain的應用場景. 自動文本生成 ：利用LLM生成文章、報告或其他文本內容。 智能問答系統 ：構建基於LLM的問答系統，提供精確的答案和解釋。 語言理解和分析 ：使用LLM進行語言分析，從文本中提取有用的見解和信息。 個性化推薦 ：根據用戶的互動和偏好，利用LLM生成個性化的內容和推薦。
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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。
2023年1月2日 · No-Code/Low-Code平台的概念、應用場景和熱門工具，包括如OutSystems, Microsoft Power Apps、 Zapier等。. 學習如何利用這些平台快速開發應用程序，自動化業務流程等。.
2023年10月2日 · 1. 清晰和具體的提示. 提示應該清晰、具體且明確。 避免使用模糊的或含糊不清的問題，因為這可能會導致不確定的回答。 確保提示中包含所有必要的信息，以使模型能夠理解您的意圖。 2. 上下文相關. 考慮到上下文對 Prompt Engineering 至關重要。 如果您正在進行對話，則應根據先前的對話內容編寫提示。 這樣，模型可以理解之前的對話，並生成相關的回答。
2023年7月4日 · 內容目錄. 第一部分：為什麼要轉職成為軟體工程師？ 興趣和熱情. 職業前景. 能力和技能. 職業目標. 第二部分：轉職前的準備工作. 1. 選擇專業領域. 2. 學習基本技能. 3. 創建作品集. 4. 參加培訓課程. 5. 職業Networking. 第三部分：求職過程. 1. 編寫優秀的履歷. 2. 準備面試. 3. 主動尋找工作機會. 4. 持之以恆. 轉職工程師常見問題： 轉職有年齡天花板嗎？ 30 歲後才開始學程式、準備轉職有機會嗎？ 非本科系如何和資工系競爭？ 在職進修半年可行嗎？ 在現代科技快速發展的時代，許多人都希望轉職成為軟體工程師，這是一個充滿挑戰但也充滿機會的職業。 然而，要成功轉職成為一名工程師，你需要仔細考慮許多因素，從學習和技能到職業選擇和市場趨勢。
