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2024年2月1日 · Transformer模型概述. Transformer模型是基於自注意力機制（self-attention mechanism）的一種架構，它能夠在處理序列數據時，同時考慮序列中的所有元素，這種全局視角使得Transformer在多個領域特別有效。 與傳統的遞歸神經網路（RNN）或卷積神經網路（CNN）相比，Transformer顯著提高了處理速度和效率，尤其是在處理長序列數據時。 Transformer的工作原理. Transformer的核心是自注意力機制，這一機制允許模型在生成輸出時評估序列內的所有單詞之間的相關性。 這意味著模型不需要按順序逐步處理資訊，而是可以平行處理，大大加快了學習速度。
2024年2月26日 · 這份研究報告也指出兩種強化 LLMs 方式的優缺點：RAG 雖然在提示詞的輸入和結果輸出上，因為需要帶入向量資料庫的資料，必須使用較多的 token，其回答也較為冗長且難以操縱；但因為它無需額外使用硬體來微調訓練模型，只需要將內容嵌入向量資料庫即
2023年11月8日 · LangChain的特點. 易於使用 ：LangChain提供了一系列API，讓開發者可以快速啟動和運行LLM，而無需深入了解模型的內部運作機制。 高度靈活 ：透過配置和擴展機制，開發者可以根據需要自定義LangChain的行為，使其適應不同的應用場景。 生態系統整合 ：LangChain旨在與現有的AI工具和框架無縫集成，支持多種LLM和第三方服務，從而促進生態系統的互操作性。 LangChain的應用場景. 自動文本生成 ：利用LLM生成文章、報告或其他文本內容。 智能問答系統 ：構建基於LLM的問答系統，提供精確的答案和解釋。 語言理解和分析 ：使用LLM進行語言分析，從文本中提取有用的見解和信息。 個性化推薦 ：根據用戶的互動和偏好，利用LLM生成個性化的內容和推薦。
2023年10月2日 · 首頁 Blog. AI 人工智慧. Prompt Engineering 提示工程是什麼？ 新手必學指南. 發佈日期: 2023 年 10 月 2 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 什麼是 Prompt Engineering？ Prompt Engineering 的重要性. 快速掌握 LLM 應用全局觀. Prompt Engineering 的基本原則. OpenAI 的官方 Prompt 指南：6策略獲得更好結果. 總結. 什麼是 Prompt Engineering？ Prompt Engineering 是指設計和構建一個提示或問題，以指導機器生成所需的內容或回答。 這種技術主要應用於自然語言處理（NLP）領域，用於控制語言模型的輸出。
2023年4月29日 · Jupyter Notebook 是一個開源的網頁應用，它允許用戶創建和分享包含即時程式碼、數學方程、可視化和解釋性文本的文檔。 交互式計算：為何這麼重要？ 這個平台適合做實驗、數據分析，而且還支持多種編程語言，例如 Python、R 和 Julia。 為什麼選擇 Jupyter Notebook：特點與用途. 功能豐富的界面. 介紹 Jupyter Notebook 的使用者界面和各種可用的工具。 實用性與應用場景. 從數據清洗到機器學習，Jupyter Notebook 在數據科學的全流程中都發揮著重要作用。 立即領取. 點我免費領取非本科轉職工程師指南！ Jupyter Notebook 安裝與使用的詳細教學. 系統要求.
2023年11月28日 · 機器學習 Machine Learning （簡稱ML）是AI人工智慧的一門科學，主要研究電腦如何透過運用大量數據資料或過往的經驗，以演算法訓練、學習、改進以達到最佳化的效能，做出更好的分類、判斷和分析。. 隨著硬體計算能力越來越強，數據搜集越來越多 ...
2024年1月8日 · The Data Visualisation Catalogue. 結語. 又到了製作部門年終總結報告的季節，你手上有整年的業績數字，如果直接拿著一堆數字、表格去開會，主管肯定大發脾氣；若要跟同事討論如何報告，看著眼花撩亂的數字來回確認也很花時間。 於是，你打算將資料做成一目了然的圖表，透過資料視覺化手法呈現數據，能夠使論述更好懂，也能讓傳遞的資訊更容易被記住。 職場上，降低訊息的理解門檻，讓自身表達在主管心中留下印象，更能增加脫穎而出的機會。 這時，你會面臨到製作圖表的第一個問題：該選擇哪一種圖表？ 以下，我們就透過三個步驟，判斷如何針對不同情況選出合適的圖表。 不過，圖表種類非常多，以下的判斷只能涵蓋工作上常見的需求。
