搜尋結果
2024年2月26日 · 微軟的研究結果發現，RAG 和微調模型確實都能讓 LLMs 的回答變得更為精準：與 GPT-4 的基本模型相比，RAG 的精準度增加的 5%、微調的精準度增加 6%，而微調模型搭配 RAG 的精準度則增加 11%。. 由此可見，RAG 可以用較低的訓練成本達到與微調模型差不多的表現，且 ...
2024年3月7日 · Watch on. 隨著我在文件上輸入、修改，底下會出現一排依照相似度排序的推薦筆記。 而由於我的筆記包含廣泛的領域，當我輸入的是「行銷規劃」，底下只會出現關於行銷的筆記；當切換到「樂理」，則只會推薦音樂相關的筆記。 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。
2024年2月1日 · 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。
2024年2月1日 · 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。
2023年6月4日 · 生成式AI工程師專注於設計、開發和應用生成式人工智慧模型。這些模型能夠基於給定的數據生成新的內容，例如文本、圖像或音樂。生成式AI工程師的工作不僅包括模型訓練和優化，還涉及理解和應用大型語言模型（LLM），如OpenAI的GPT-4。
優秀與頂尖的關鍵差異—刻意. 「刻意練習」的重點在於「 刻意 (deliberate) 」兩個字。. 「刻意」是指「先找出問題所在，然後針對性地練習這些有問題的地方」。. Ericsson 比較「頂尖卓越」的音樂學院生和「優秀」表現者之間的差異，發現在兩者都花全部時間來 ...
2024年4月12日 · 數據分析師的主要工作是藉由分析資料，從中挖掘出有價值的商業見解來幫助企業決策。我曾在大型網路公司擔任過數據分析師，目前在美國大型零售業擔任資料科學家，近十年的數據領域工作經驗告訴我，要成為一名出色的資料分析師，深入了解並掌握相關產業知識（domain knowledge）是很重要的。
