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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。
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。
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 ...
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
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 ...
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.
