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2024年2月26日 · 在我 前一篇分享 OpenAI 研究員 Andrej Karpathy 介紹 LLMs 的文章 曾介紹到，通常 LLMs 的訓練會經過兩個階段：產出基本模型（base model）、曠日廢時且需要投入大量資源的「預訓練」階段，以及後續頻繁進行的「模型微調（fine-tuning）」階段。 在上述的訓練過程中，若希望 LLMs 理解特定領域的知識，就得從模型微調的階段下手，將特定領域的專業知識輸入基本模型進行訓練。 但模型的微調不僅得仰賴硬體的運算，且無法很快地將公司或組織的新資料納入模型之中，這都會對客製化 LLMs 的落地應用形成限制。 而 RAG 就能夠突破上述的限制。 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。
2024年1月30日 · 自動化工具. Zapier ：這是一個可以幫助您自動化工作流程的工具，可以將各種不同的應用和服務連接起來，實現自動化操作。. 選擇適合自己需求的AI工具，可以幫助我們在資訊爆炸的時代中保持競爭力，並解放我們的創造潛力。. 2024 實用的 AI工具介紹，幫助你 ...
2023年8月11日 · 發佈日期: 2023 年 8 月 11 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. RAG的基本概念. RAG如何工作. RAG的優勢. RAG的應用. 結論. AI快速發展之下，大型語言模型（LLM）如GPT-4已經取得了顯著成就，但仍存在資訊準確性和深度的挑戰。 這正是RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構發揮作用的地方。 RAG的基本概念. RAG是一種結合了檢索（Retrieval）和生成（Generation）的模型架構。 它首先從大量數據中檢索相關資訊，然後基於這些資訊生成回應。 這種方法使得LLM能夠在回答查詢時引用具體且相關的資訊來源，從而提高回答的品質和準確性。 Source: Amazon. RAG如何工作.
2024年3月7日 · 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 ...
2024年2月1日 · 本文詳細介紹了Transformer模型的結構、工作原理及其對人工智慧發展的深遠影響，探討此技術如何在自然語言處理和其他AI領域推動創新。 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 ...
2023年9月6日 · 本文會聚焦在兩個明星級電子報，並且在文末提供其他我們同樣覺得很棒的內容，只是他們未必完全聚焦在產品相關議題。 相關文章 軟體業 PM 談專案管理 3 大能力：溝通、管理、技術能力 產品經理的工作內容是什麼？從 PM 觀點設定職涯目標 Lenny’s
2024年2月1日 · 發佈日期: 2024 年 2 月 1 日 2024 年 4 月 18 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 ...
