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2024年2月26日 · 微軟的研究結果發現，RAG 和微調模型確實都能讓 LLMs 的回答變得更為精準：與 GPT-4 的基本模型相比，RAG 的精準度增加的 5%、微調的精準度增加 6%，而微調模型搭配 RAG 的精準度則增加 11%。. 由此可見，RAG 可以用較低的訓練成本達到與微調模型差不多的表現，且 ...
2024年3月7日 · 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 ...
2023年8月11日 · 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
2024年1月17日 · 接著 Andrej Karpathy 介紹幾個，經常使用生成式 AI 的讀者絕不陌生的 LLMs 的進階用途：像是 ChatGPT 會使用工具，譬如使用瀏覽器透過搜尋引擎 Bing 在網路上蒐集資料，以突破 ChatGPT 原生資料集的限制；或者 ChatGPT 可以使用內建的程式碼解釋器
LeetCode 刷題：建立正確思維與實作練習 軟體工程師在準備技術面試時，會透過 LeetCode 刷考古題來練習手感、準備資料結構和演算法考題。但刷題數量越多越好嗎？想面試知名企業，刷題要先刷到 500 題嗎？ 針對常見的刷題迷思，Brian 分享正確的刷題思維為：「融會貫通比刷題數重要！
7) 不確定性與好奇心（Unpredictability & Curiosity）. 8) 損失與避免（Loss & Avoidance）. 上一篇文章來自台灣的遊戲化大師—周郁凱刊出後，很多人都表示對郁凱的 Gamification 架構 Octalysis （八角分析法）很感興趣，今天 ALPHA Camp 將專文介紹 Octalysis ，帶你一窺遊戲化的 ...
2023年11月6日 · 如何建立自學程式的學習計劃. 1. 明確您的學習目標. 具體化目標 ：設定明確、具體的學習目標，如學會特定的程式語言、完成一個小項目或是理解某個程式概念。. 可衡量性 ：確保您的目標是可衡量的，這樣您就可以追蹤進度和評估成效。. 2. 設定學習時間表 ...
