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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。
線上自學擔心半途而廢?. 半年轉職成功只能是夢?. 他們異口同聲地說當然會擔憂、也會焦慮,但在 AC 的 3 個月以來,看到累積的學習成果和穩定持續地前進,就知道自己離終點越來越近了。. Ching 和 Jessie 怎麼做到的?. 他們堅定地說除了自我要求與堅持,AC ...
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職涯現況. 結語. 線上博弈產業近年蓬勃發展,又以菲律賓博弈產業最為發達。. 優渥的薪資與福利,吸引許多人嘗試前往博弈業工作。. 然而博弈產業也是個處於灰色地帶的行業,「是否該把博弈產業作為職涯選項?. 」成為了熱門的討論話題。. 為揭開博弈產業 ...
在韓國政府推動上,他就曾因為補助去北京一趟,走訪新創公司及相關單位,從機票到住宿各項費用全由政府買單,這些到國外的參訪活動,不需配合比賽就能參加,像是今年台灣的 IDEAS Show 網路創意展上就有八家韓國團隊展出。