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更新於 2024/09/02閱讀時間約 1 分鐘
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在生成式AI與大型語言模型(Large Language Model, LLM)蓬勃發展下,有許多工具可以幫助我們學習與撰寫程式,這篇文章提供了實作範例與一些經驗,分享如何使用ChatGPT(免費的GPT-3.5)協助程式語言的學習,並且完成屬於自己的程式。
前幾個禮拜,AWS 舉行 Startup Day Taiwan。想當然爾,最熱門的主題非生成式 AI (Generative AI) 莫屬。既然 AWS 有現成的工具,身為一名工程師,自然看看無妨,這篇文章算是新手開箱文,會說明如何部署一套基礎模型,並使用 AWS SDK 與其互動。
前言 我在工作中沒有什麼機會接觸到機器學習,學生時期也沒有學習過相關知識。 作為一個業餘小白,我對機器學習非常感興趣。在自學的過程中,我逐漸意識到利用機器學習可以做很多有趣的事情。 因此,我決定嘗試使用 AWS SageMaker JumpStart 來實驗文字生成式繪圖 AI ,以了解機
最近玩到了一個我覺得很新奇有趣的軟體,叫做SillyTavern。 SillyTavern是專用於創建虛擬角色的AI聊天軟體,SillyTavern是TavernAI的分支,但SillyTavern走上了自己的路,加進了許多額外功能,並且仍在積極的持續更新中。 然後,可以色色!
「Prompt」這個詞是提示的意思,但為什麼需要提示呢? 當AI不理解我們的時候,勢必給出的回應並非準確的為我們解答,因此一個好的提示是非常重要的,就如同我們人與人之間的溝通一樣,如何將自己心裡的疑惑轉化成好的問題來提問對方,讓對方理解,進而給出一個明確的答案,這就是提示(Prompt)的重要性,對
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