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  1. 首先,使用者填寫簡單的基本資料以及信貸資訊. 網站會根據使用者填寫的資料,試算出貸款額度、期限以及利率(本圖試算結果為模糊處理) ‍. 使用者可以試算月付金額(本圖試算結果為模糊處理) ‍. 完成試算後,使用者可以一併查詢鄰近分行,一鍵預約服務時間。 不僅可以節省在分行等待時間,也能提高銀行的臨櫃業務效率。 優於預期的合作成果. 這個線上信貸試算平台雖然使用起來簡單方便,但學生團隊在開發過程中其實遇到了不小的挑戰。 由於商業機密以及資訊安全考量,國泰世華無法提供現成的 API 以及信貸試算邏輯。 但 3 位學生團員分工合作、積極解決問題,利用 open source 模擬銀行無法提供的 API,每週達成進度目標並修正錯誤。

  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. 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。

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  5. 2024年2月1日 · 本文深入介紹Stable Diffusion,一個革命性的開源AI圖像生成系統,涵蓋其工作原理、應用場景及如何自行使用這一技術。 什麼是Stable Diffusion? 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 ...

  6. 2023年8月8日 · 數據治理是什麼? 企業為什麼要做? 管其毅 是台灣最大資料社群 「台灣資料科學社群 TWDS Meetup」 創辦人,致力推動台灣資料領域成長與培育人才。 過去他曾待過 eBay、擔任過 Linkedin 資料總監,現在是 TaskRabbit 的 VP of Data。 管其毅說明,「數據治理 Data Governance」這個概念在亞洲並不普遍,也因為台灣企業的規模小,所以大家比較熟悉「數據工程 Data Engineering 」。 但其實,「數據治理」不是新的東西,而是當企業變大後,一個保護和管理資料的框架,也是指引組織應用數據的一套流程。

  7. 2024年1月29日 · 自學程式正夯,但你一定也遇過這些問題:怎麼知道學會了?學了真的就可以找到工作嗎?怎麼持續學?一直撞牆怎麼辦?這次職涯相談室請來兩位教學經驗豐富的程式開發前輩 Jack 和維元,帶大家從「自學程式的 7 個 FAQ」,來一一破解你的迷思和誤區,幫你修成正果。

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