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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。
2023年11月8日 · LangChain 是一個旨在為開發者提供一套工具和接口，以便更容易、更有效地利用大型語言模型（LLM）的開源框架，專注於情境感知和推理。. 它包含多個組件，如Python和JavaScript的函式庫、快速部署的模板、用於開發REST API的 LangServe ，以及用於除錯和監控的LangSmith ...
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11 月份 ALPHA Camp AMA 活動，特別邀請到任職頂尖軟體外商的資深工程師 Brian，與校長 Bernard 一起直播，分享從歷史系自學踏上軟體工程師的歷程，並深入解析演算法的應用場景，及演算法面試心法。 Brian 指出，「對演算法的深度理解，決定了普通工程師與優秀工程師的分野！ 」想讓軟體工程師職涯有所提升，不可錯過演算法。 歷史系畢業，跨領域轉職外商軟體工程師的職涯之路. 大學念歷史系的 Brian，為什麼最後會成為軟體工程師？ 他解釋道，念歷史是興趣，而自己從小就有創業夢，他觀察「軟體創業」低門檻，又是未來趨勢，於是他大學開始自學程式、修程式學程，大四開始獨立接案，畢業後與朋友一起創業做 APP。
2023年11月6日 · 發佈日期: 2023 年 11 月 6 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 為什麼要學寫程式. 如何選擇適合的程式語言. 點我免費領取非本科轉職工程師指南！ 如何建立自學程式的學習計劃. 1. 明確您的學習目標. 2. 設定學習時間表. 3. 選擇學習資源. 4. 實際動手練習. 5. 持續追蹤和評估進度. 6. 加入社群和尋求支持. 7. 保持耐心和積極態度. 有哪些學寫程式可利用的資源和工具. 教學網站和指南. 程式碼編輯器和開發工具. 線上程式練習平台. 實作練習的重要性. 加入社群和討論區. 程式設計持續學習與進步. 如何持續學？ 拆解目標、階段完成、要開心. 為什麼要學寫程式. 隨著科技演進，越來越多產業開始數位轉型。
2023年7月25日 · 數據分析轉後端工程師 Ching 的「鬆弛有度」學習法. 了解更多 ALPHA Camp 高留存率的學習體驗. ORID 是個在國際上被廣泛使用的焦點式提問法，透過四個層次的提問，能夠幫助使用者更結構性地思考與回應問題。. 本文以大家熟悉的 ORID 焦點討論法為起始點，接下來 ...
鑑於在 AC 學習時已經比較習慣 RESTful API 的開發，所以這次專案想嘗試使用 GraphQL 進行全端開發，並預計學習並使用 Docker、AWS EC2/S3、Redis 等技術實作各種功能及 server 部署。 雖然還沒完成這個專案就已經找到工作了，但離正式上工前還有蠻多時間，所以還是有空繼續精進，而且更重要的是沒有找工作的時間壓力，可以多學個 React 解決我現在遇到花過多時間在寫純 JS 前端的問題。 就在我準備開發 side project 的同時，我就收到來自日本的海外獵頭 Connect Job 的邀請，內容是邀請我去投樂天的職缺。 面試前：無感到極度焦慮.
