【使用大語言模型學習語言：26-28歲的三大啟示】
如果你曾經嘗試學習多種語言，
你會發現每種語言都有其獨特之處。
在我26至28歲期間，
我系統地學習了語言學知識，
以此來輔助我學習俄語、法語、德語、義大利語和西班牙語。
這個過程中，
我發現了大語言模型（LLMs）在語言學習上的巨大潛力。
以下是我的三大體悟：
▋體悟1 - 超越傳統自然語言處理
傳統的自然語言處理方法需要大量的手動編碼，
來讓電腦理解人類語言。
然而，
當我開始探索大語言模型時，
我發現Transformer架構可以使用大量數據，
這不僅減少了編碼的工作量，
也讓模型更有效地理解語言。
▋體悟2 - 捕捉語言的細微差異
透過LLMs，
我學會了如何讓機器捕捉到語言的細微差異和背後的脈絡。
這使我能夠更深入地理解每種語言的獨特性，
並能更好地應用於實際的語言學習中。
▋體悟3 - 自動化的力量
自動化不僅讓語言處理變得更加高效，
也釋放了我去探索更深層次的問題，
例如語言的文化背景和語言學習的心理學。
這讓我能夠更全面地理解並運用我所學習的語言。
---
你是否也對多語言學習感興趣，
或者對大語言模型的應用好奇呢？
歡迎分享你的經驗和想法，
一起探討如何利用這些先進技術來加強語言學習！
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隨著大語言模型的發展熱潮，如何有效地使用大語言模型成為大眾關心的話題。要學會使用大語言模型不能不了解提示工程 (Prompt Engineering)，提示工程也稱為上下文內提示，指的是如何與大型語言模型（Large Language Model, LLM）溝通以引導其行為達到預期結果的方法，而無需
本文探討Python中函式的定義和作用，重點解釋如何通過函式定義def 來解決重複程式碼的問題，並介紹函式引數的預設值和可變引數的使用。並分析了函式的命名衝突問題，以及函式的作用域管理，特別是全域性和區域性變數的區別。這篇文章將幫助初學者更好地理解Python函式的基礎知識，提升程式碼質量。
在當今快速變化的數位時代，企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰，企業紛紛建立自己的大型語言模型（LLM），利用大量數據進行訓練，讓模型能夠理解並生成自然語言，從而實現人機協作，優化業務流程並提升客戶體驗。
學習，是一輩子的事。
踏出校門後，你有學習什麼語言嗎？筆者以前曾上過英文及日文的補習班，相較過去一定要在固定的時段、到實體教室，花費交通時間，現在好多語言學習工具，包括線上課程、App 等，都可以讓自己有更多的選擇及安排。時間，應該不再是阻礙自己學習語言的藉口了吧？
而現在出國旅行好方便，無論是
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。
已經在AI說書 - 從0開始 - 12以及AI說書 - 從0開始 - 13中見識到TPU的威力了，現在我們把參數放大到真實大型語言模型的規模，看看運算時間的等級。
這篇文章討論了自然語言處理技術的發展歷程，從語言模型的引入到深度學習的應用。作者觀察到現今GPT在產出中文國學內容時的深度不足，並提出了自然語言處理領域的倫理使用和版權問題，以及對大眾的影響。最後，作者探討了個人在自然語言領域的發展可能性。
某天到誠品閒晃，在雜誌區翻到了各種英文雜誌，突然想到或許可以用這個方式每天逼自己讀一點英文。（也想到我高中時候都沒有認真在讀雜誌，羞愧！）於是上網查詢了哪種英文雜誌比較適合我現在的程度，做個歸納在這邊。
6組進入決賽的參賽者裡面，有三組是使用沒有肋骨的濾杯(無限濾杯算在其內)。
1、2名皆使用分水盤輔助注水。
我們可以發現以往所謂的"手沖技巧"已經很少被強調 (當然還是需要適度的沖煮方式)。
適當的水溫、粉水比、均勻萃取、新鮮優質的咖啡，這些最基本的參數，往往才是成就一杯好咖啡的要素。
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