三分鐘學AI
282公開內容
這頻道將提供三分鐘以內長度的AI知識，讓你一天學一點AI知識，每天進步一點
全部內容
免費與付費
最新發佈優先
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
從 AI說書 - 從0開始 - 193 | 第七章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 222 | GPT 4 & RAG 測試，我們完成書籍：Transformers
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
回顧目前手上有的素材：
依賴的安裝：AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG
關鍵字偵測：AI說書 - 從0開始 - 219 |
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
回顧目前手上有的素材：
依賴的安裝：AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG
關鍵字偵測：AI說書 - 從0開始 - 219 |
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續 AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG 安裝完相關依賴，今天來撰寫一個函數，此函數能執行文章內容檢索：
def fetch
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續 AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG 安裝完相關依賴，今天來撰寫一個函數，此函數透過使用使用者請求中的關鍵字來選擇 URL
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們將建立一個實作 Retrieval Augmented Generation (RAG) 的入門程式，文檔檢索並不是什麼新鮮事，自從幾十年前資料庫查詢出現以來，知識
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
注意 AI說書 - 從0開始 - 215 | OpenAI GPT 4 API 的格式，當中有兩種角色，分別為：
System Role
User Role
而各
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 215 | OpenAI GPT 4 API 中給出了一段程式做推論，當中不乏很多超參數，我們可以試著調配看看：
model
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們將開始使用 ChatGPT Plus 和 GPT-4 作為助手，您將看到尖端開發人員如何利用 GPT-4 作為助手來縮短上市時間。
這次我想請 GPT 4 幫
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們將開始使用 ChatGPT Plus 和 GPT-4 作為助手，您將看到尖端開發人員如何利用 GPT-4 作為助手來縮短上市時間。
比方說問 ChatGPT
