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【AI工具分享】重定義語言。激發、溝通、進化！“BassaGPT”
更新於 2024/10/16閱讀時間約 1 分鐘
BassaGPT 是由Bassam.AI 建構的革命性語言模型。它基於GPT 模型的原理，是一個生成式語言模型，已經在大量資料上進行了預訓練，並進行了特定任務的微調。
BassaGPT 不僅能夠產生自然流暢的文本，還可以用於各種語言相關任務，如文字生成、對話系統和自動翻譯等。它的出色表現使其成為科技、教育、媒體等領域的理想夥伴。
官網連結：BassaGPT
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然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
今天聊聊由 Vadim Borisov[1]於2023年發表的文章，
《Language Models are Realistic Tabular Data Generators》[2]。
這篇文章的看點，是提出了GReaT 框架，實現使用「大語言模型 Large Language Mo
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生成式AI（Generative AI）能夠創造新內容和想法，包括對話、故事、圖像、視訊和音樂等。本文將介紹幾種生成式AI模型，以及其在設計製造、教育、客戶服務、媒體與娛樂、市場營銷領域的應用和風險。然後就生成式AI的應用，設計製造、教育、客戶服務、媒體與娛樂、市場營銷等相關領域提供了一些示例。
在上一期「LLM 005｜大語言模型是如何利用Transformer理解語言的？」我們提到，Transformer是大語言模型理解語言的關鍵。
而Transformer架構兩個主要的後代是BERT以及GPT。
BERT是bidirectional encoder representati
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
大語言模型，例如OpenAI提供的ChatGPT，是過去幾年發展的深度神經網路模型，開啟自然語言處理的新紀元。
生成式AI（Generative AI）是近年來人工智慧領域中備受矚目的技術之一。它以機器學習為基礎，通過學習大量數據中的模式和關係，能夠生成各種新的內容，涵蓋文字、圖像、音訊等多個領域。本文將深入探討生成式AI的原理、優缺點以及應用範疇。
生成式人工智慧（AI）已成為當前科技領域的一大熱點，其能力不僅限於模擬人類智能，更能在多種非傳統計算任務中創造前所未有的內容。這篇文章將深入探討生成式AI的理論基礎、實際應用、代碼實踐，以及其商業應用、工具和公司等方面，提供一個全面的視角來了解這一迅速發展的領域。
大語言模型（LLMs）對於任何對人工智能和自然語言處理感興趣的人來說都是一個令人興奮的領域。
這類模型，如GPT-4，
透過其龐大的數據集和複雜的參數設置，
提供了前所未有的語言理解和生成能力。
那麼，究竟是什麼讓這些模型「大」得如此不同呢？
對於熱衷於語言科技的你，
大語言模型（LLMs）在自然語言處理（NLP）領域的發展無疑是一個革命性的進展。
從傳統的規則系統到基於深度學習的方法，
LLMs展現了在理解、生成和翻譯人類語言方面的巨大突破。
這不僅是技術上的飛躍，
更是開啟了新的應用和可能性。
下面將介紹這一變革帶來的三大
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