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2024年1月30日 · 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。 Claude的目標是成為一個有益、誠實且無害的AI助手，並且能夠與用戶進行自然對話，提供高質量的回答和支持各種任務，包括創意寫作、寫程式、問答等. Google Gemini是一個使用大型語言模型（LLM）技術的生成式人工智慧（AI）服務，旨在幫助使用者創造內容、發揮創意、提高效率和學習新知。
2024年2月1日 · 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。 與傳統的遞歸神經網路（RNN）或卷積神經網路（CNN）相比，Transformer顯著提高了處理速度和效率，尤其是在處理長序列數據時。 Transformer的工作原理. Transformer的核心是自注意力機制，這一機制允許模型在生成輸出時評估序列內的所有單詞之間的相關性。 這意味著模型不需要按順序逐步處理資訊，而是可以平行處理，大大加快了學習速度。
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1月8日 · 內容目錄. 步驟一：最希望呈現資料裡的哪一個關係？ 「比較大小」：長條圖. 「了解趨勢」：折線圖、堆疊長條圖. 「呈現整體組成」：圓餅圖、百分比堆疊長條圖、矩形樹狀圖. 「呈現分佈」：散佈圖、直方圖. 「比較大小＋呈現分佈」：泡泡圖. 步驟二：選擇表達訊息能力最佳的圖表. 圓餅圖 vs 長條圖. 折線圖 vs 堆疊長條圖. 步驟三：挑選顏色. 以上都不符合你的需求嗎？ 這裡有更多選擇圖表的指引. RE:LAB. Financial Times 的「視覺化辭典」 Andrew Abela 的 Chart Chooser. The Data Visualisation Catalogue. 結語.
2024年1月24日 · Hugging Face 整合超過 47 萬個開源、預先訓練好的 AI 模型，供任何人下載使用。. 由於訓練模型非常昂貴，這樣的平台可以大幅降低開發 AI 產品的時間與成本。. 他們也積極推動開源社群，致力於打造更安全與開放的 AI 模型。. Hugging Face 在 2023 年八月募資 D 輪 2.35 ...
身為一個非資訊科系出身的創業家，在開始自學技術前，你應該有幾項心理準備： . 你第一個寫出來的專案，就技術角度而言一定很爛，別懷疑。 但只要能幫助你進行第一階段的市場驗證，它就是很棒的產品。 寫程式很難，你會遇到數不清的問題和挫折。 但相較於創業，寫程式其實很簡單，因為你看得到終點。
2023年5月26日 · 緯創軟體金融服務一部業務部長 Heidi 說明，簡單來說， 微服務是比傳統軟體開發流程更快速、有效率、硬體更沒限制的開發方式。 傳統軟體開發架構把所有元件綁在一起，而微服務則應用分散式架構、拆解元件成獨立小單元，透過 API 等技術連結，並建置於雲端進行運算。 例如開發金融 App 來說，不同功能都由不同的工程師或團隊建置、更新、部署、維運。 其各自獨立，更可以用各自熟悉的模組化去開發設計。 所以，使用微服務最大的好處就是「不用牽一髮動全身」。 能更有效地滿足開發團隊需求，當然也能更彈性地滿足用戶需求。 而歐萊禮 (O’Reilly) 報告更指出，微服務將是未來軟體開發的主流系統架構。 如何成為能掌握微服務 的工程師？ 微服務開發是個設計後端系統的方式之一，5-6 年前開始發展起來。
