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  1. 2024年1月24日 · 開源 AI 平台介紹 4 點加速 AI 開發. 發佈日期: 2024 年 1 月 24 日 作者: 黃 昱嘉. 內容目錄. 對開發者的重要性:多、省時、簡便且標準化. 「多」:大量且多樣的 AI 模型. 「省時」:直接在平台頁面預覽測試. 「簡便」:透過 API 遠端串接模型. 「標準化」:統一的程式碼介面. Hugging Face 的商業模式. Hugging Face 的使命:機器學習大眾化. 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。

  2. 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。

  3. 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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  6. 2023年6月4日 · 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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