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2024年2月1日 · 首頁 » Blog » AI 人工智慧. Stable Diffusion 是什麼？ 開源繪圖生成式AI 安裝教學. 發佈日期: 2024 年 2 月 1 日 作者: ALPHA Camp. 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），來生成詳細的圖像。 用戶可以通過自然語言描述（例如文字提示），指導模型生成具體的圖像內容。 立即下載. 快速掌握 LLM 應用全局觀. 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。
2024年2月26日 · 1 隨著越來越多的企業和組織期許能夠將 LLMs 應用到生活以及工作的各個領域，如何產生客製化的 LLMs 便成為人們關注的焦點，而名為「檢索增強生成」 （Retrieval-Augmented Generation，縮寫為 RAG）就是值得我們重視的其中一項技術。 本文將介紹 RAG 的運作方式、哪些使用情境適合導入 RAG？ 以及為什麼 NVIDIA、Microsoft 等軟硬體科技巨頭都爭相投入這個領域。 （編按：想要進一步知道 RAG 實作與產品化要考量的面向，可以閱讀這篇 〈為我的筆記加上 AI：RAG 實作經驗分享與四大產品化挑戰〉 。 什麼是 RAG？ 跟模型微調有什麼差別？
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。
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 ...
2023年7月25日 · 發佈日期: 2020 年 10 月 19 日 作者: Ellen. 內容目錄. Reflection 與做中學. ORID 是什麼？ 討論的思維框架. Objective 客觀、事實. Reflective 感受、反應. Interpretive 意義、價值、經驗. Decisional 決定、行動. 選擇關注點：第一步就是最後一步. 關注你的位移 (A—>B) 為什麼要使用 A → B 結構？ 刻意選擇 Growth mindset 視角. 培養你的後設認知. 不要浪費有效經驗. 狀態負面時去休息；狀態正面時做 reflection. 小結. Reference. 體驗用 ORID 強化全端網頁開發學習效果，3 分鐘小測驗找到你的學習起點. Reflection 與做中學.
2024年1月29日 · 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。 你 為什麼學程式？ 問為什麼超重要！ 你問過自己為什麼要學程式嗎？ 是想要有個帶得走的能力、想加值職能、想轉職、想賺更多錢？ 或是你只是單純認為，現在的人不會程式好像怪怪的、大家都在學程式所以我也要學？ 但是，知道自己為什麼要學程式，很重要嗎？ 維元和 Jack 異口同聲地表示， 問「為什麼」是學習前最重要的一件事情。 只有知道學習的目標和理由，才會有有效的學習計畫和持續實踐的動力。 問為什麼，是做一件事最核心的課題，要越清楚越好。 若不清楚，你可能會把資源投到錯的地方。 輕則會有挫折感，重則造成對學習的傷害。
2024年1月23日 · 接下來，我會先分別介紹這四個階段的內容及身為過來人的建議，再根據我以數據工程求職為導向，製作 side project 的經驗，分享這四個步驟具體的實踐過程。 專案發想. 建議從數據工程師的職位描述中找到企業看重的技能，並思考如何透過專案展示這些技能。 靈感可以來自於生活中、工作中或他人遇到的問題，並解構這些問題，提出相應的解決方案。 列出專案所需的資源類型，例如：伺服器、資料源、使用的程式語言、儀表板的選用、資料的儲存…等等。 很多人都將專案發想視為是一個由開發者自我發想的階段，但其實發想的人不一定要是開發者，也可以是 需求者 。 就如同做產品開發一樣，一個產品的促成，除了供給也要有需求才有開發的必要。
