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  1. 2024年3月7日 · 一、資料清理. 二、如何切割文本. 三、如何搜尋. 四、LLM 生成品質. 快速掌握 LLM 應用全局觀. 有了「長上下文 LLM」(Long-Context LLM),還需要 RAG 嗎? RAG(Retrieval-Augmented Generation,檢索增強生成)無疑是當今開發大型語言模型(LLM)產品時,不可或缺的技術。 由於可以確保 LLM 生成的真實性,在企業 AI 應用與搜尋場景相當受到重視。 為此,我也試著實作一個簡單的 RAG 應用。 多年累積下來,我的 Apple Notes 已經有 7000 多則筆記,搜尋愈來愈不準確,常在寫新筆記時想參考舊筆記,卻怎麼也找不到。

  2. 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。

  3. 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?

  4. 2024年1月2日 · 發佈日期: 2024 年 1 月 2 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. Regex的基本概念. 使用Regex的常見情境. 1. 資料驗證. 2. 文字搜尋和替換. 3. 資料清理. 4. 自然語言處理(NLP) 5. 網頁爬蟲. 6. 日誌分析. 7. 程式和腳本. 8. 檔案重命名. Regex的基本元素. 1. 字元匹配. 2. 量詞. 3. 位置匹配. 4. 字元集. 5. 分組和引用. 6. 或運算. Regex的應用範例. 範例1:驗證電子郵件地址. 範例2:提取日期.

  5. 演算法、資料結構作為軟體工程師的面試考題,但實務上會用到演算法嗎?軟體工程師到底該不該學演算法?來自頂頂軟體外商的資深工程師,將深入解析演算法的應用場景,及演算法面試心法。

  6. 2023年4月2日 · 前端開發技能樹. 基本技能: HTML:熟悉 HTML 語法和標籤,能夠建立結構化的網頁。 CSS:熟悉 CSS,能夠設計RWD布局,掌握 Flexbox 和 Grid 等布局技術。 JavaScript:熟悉 JavaScript語法、概念及最佳實踐. 框架和函式庫: React.js:掌握 React 及其生態圈,了解虛擬 DOM、模組化和狀態管理等概念。 開發工具和技術: 版本控制:熟悉 Git 和 GitHub,能夠進行分支管理、合併和衝突解決。 打包工具:熟悉 Webpack 等打包工具,了解模組化開發。 預處理器:熟悉 Sass、Less 或 Stylus 等 CSS 預處理器。

  7. 2023年7月25日 · 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. OBJECTIVE :具體的事實,做了哪些事情、看到與觀察哪些事情.

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