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  1. 2024年2月1日 · 第1步:安裝Python和Git. 首先,您需要安裝Python 3.10.6,這是運行Stable Diffusion所必需的。 您可以從 Python官方網站 下載安裝。 若安裝過程中遇到困難,可以參考我們的 Python安裝教程 。 在命令提示符中輸入 python 並執行,以確認Python版本正確安裝。 若未顯示Python 3.10.6,請卸載電腦中的其他Python版本。 接著,安裝Git,這是一個代碼庫管理系統,用於版本控制和協作。 您可以通過 Git安裝教程 進行安裝,並可參考我們的 Git入門課程 以深入了解Git。 第2步:創建GitHub和Hugging Face帳戶. GitHub是一個代碼托管服務,用於軟件開發的版本控制和協作。

  2. 2024年2月1日 · 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。 此外,Transformer包含了多頭注意力(multi-head attention)機制,這使得模型能在多個子空間中同時學習資訊,增強了其學習能力和表達力。 自注意力機制. 想像一下,當你讀一句話時,你的大腦會同時關注這句話中的每個單詞,並理解每個單詞與其他單詞之間的關係。 自注意力機制也是如此。 它允許模型在處理一句話時,能同時考慮到句中所有單詞的信息,而不是一個接一個地處理。

  3. 2023年6月4日 · AI工程師工作內容. AI工程師在設計、開發及實施生成式AI模型方面擔當關鍵角色,他們利用機器學習和AI的知識,創建能夠基於現有數據生成新內容的模型。 以下是AI工程師主要的職責和技能要求: 1. 設計、開發和實施生成式AI模型. 設計階段: 確定最佳算法來實現預期結果,要求對各種生成式AI算法及其優缺點有深入理解。 開發階段: 包括用現有數據訓練模型並進行微調以提升性能。 實施階段: 將AI模型整合到現有系統中或圍繞模型設計新系統,需要強大的軟件開發理解能力。 2. 調整現有生成式AI模型. 調整和精煉預先存在的模型以增強性能、適應新數據或滿足特定項目需求。 分析模型行為,識別表現不佳或產生意外結果的領域。 可能涉及調整超參數、修改模型架構或豐富訓練數據集。 3.

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  6. 2023年8月8日 · 內容目錄. 數據治理是什麼? 企業為什麼要做? 企業怎麼做數據治理? 沒做過的企業如何開始? 在醫療或金融等資料較敏感的產業,如何妥善管理數據,讓管理單位放心? AI 產生的「偏見」能被管理嗎? 從印尼最大電商 Tokopedia,有哪些數據治理經驗可以分享? 新加坡政府推動數據治理,經驗如何? ChatGPT 崛起後,數據治理有什麼轉變與新挑戰? 企業做數據治理,不同角色如何分工? 誰該對資料負責? 結語:企業如何推動數據治理? 關鍵字補充. 3 位在美國與新加坡、有豐富數據與 AI 領域經驗專家管其毅、Angus 與 Koo,帶大家瞭解「數據治理」是什麼? 對企業為什麼重要? 如何開始執行? 不同產業有什麼挑戰? ChatGPT 問世後「數據治理」又有什麼轉變與新挑戰?

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  8. 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。

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