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  1. 2024年3月22日 · 發佈日期: 2024 年 3 月 22 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 快速掌握 LLM 應用全局觀. RAG比我原本想的還有趣. 次世代LLM應用——打造虛擬團隊. 「軟體工程」仍是打造生產級LLM應用的關鍵. 本文作者是賴冠州(Edison Lai),曾任職於國內大型媒體的資深數據工程師。 這篇文章是他記錄自己今年三月參加 ALPHA Camp 與 ihower 共同推出的「 Generative AI Engineer:LLM 應用開發工作坊 」完課心得與收穫,我們獲得授權刊登, 原文刊登在他的 Medium。 自從ChatGPT在2022年底問世以來,以LLMs為中心的應用服務已掀起一股革命。

  2. 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。

  3. 2024年1月30日 · 發佈日期: 2024 年 1 月 30 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. Claude by Anthropic. Google Gemini. Meta Llama. Mistral AI. 隨著大型語言模型(LLM)技術的飛速進展,這些先進的系統正在改變我們與機器的互動方式。 這些模型不僅提升了機器理解和生成語言的能力,還在許多領域開創了新的應用前景。 本文將介紹Anthropic的Claude、Google的Gemini、Meta的Llama,以及開源的法國Mistral,這些模型各自在技術上的特色和應用實例。 Claude by Anthropic. Claude是Anthropic開發的一系列大型語言模型,旨在改變人們與人工智能互動的方式。

  4. 2024年3月7日 · 有了「長上下文 LLM」(Long-Context LLM),還需要 RAG 嗎? Google 在 2024 年 2 月 15 日,發表了有穩定一百萬 token 數、長上下文的 Gemini 1.5。此時我們還需要利用 RAG 將資料切開後搜尋嗎? 在 X(Twitter)上有一個相關討論,認為當 LLM 具備長文本 ...

  5. 2023年9月6日 · 本文會聚焦在兩個明星級電子報,並且在文末提供其他我們同樣覺得很棒的內容,只是他們未必完全聚焦在產品相關議題。 相關文章 軟體業 PM 談專案管理 3 大能力:溝通、管理、技術能力 產品經理的工作內容是什麼?從 PM 觀點設定職涯目標 Lenny’s

  6. 2024年1月8日 · 三步驟讓數據分析清晰易讀. 發佈日期: 2024 年 1 月 8 日 作者: 黃 昱嘉. 內容目錄. 步驟一:最希望呈現資料裡的哪一個關係? 「比較大小」:長條圖. 「了解趨勢」:折線圖、堆疊長條圖. 「呈現整體組成」:圓餅圖、百分比堆疊長條圖、矩形樹狀圖. 「呈現分佈」:散佈圖、直方圖. 「比較大小+呈現分佈」:泡泡圖. 步驟二:選擇表達訊息能力最佳的圖表. 圓餅圖 vs 長條圖. 折線圖 vs 堆疊長條圖. 步驟三:挑選顏色. 以上都不符合你的需求嗎? 這裡有更多選擇圖表的指引. RE:LAB. Financial Times 的「視覺化辭典」 Andrew Abela 的 Chart Chooser. The Data Visualisation Catalogue. 結語.

  7. 年底快到了,最近有許多趨勢報告陸續推出,我們在上一期分享了分析師 Benedict Evans 的科技趨勢報告,這期為大家挑選了一份 2024 年的消費者趨勢報告《Consumer Trends 2024》。 人物專訪 / 軟實力 / 軟體職涯. 掌握商業思維的技術主管,才能成為佔據主動優勢的真正決策者——專訪 Angus Kong. 我們採訪了在多家科技新創如 Appier、Tokopedia 和 FAZZ 等擔任過高階技術主管與技術長的 Angus Kong,請他從自身經驗出發,談談為何技術主管應該要從商業角度角度出發去帶領團隊,讓自己成為佔據主動優勢的真正決策者。 其他 / 新創觀察. 《RISE-UP 科技人才升級週報》#19:你有一百萬個(不是很可靠的)實習生,該叫他們做什麼?