電腦科技房間 - 簡介
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如果覺得我中文奇怪，那我先說一聲抱歉，因為我是來自馬來西亞的砂撈越。所以請原諒我簡體繁體正體有時傻傻分不清楚。
簡介
我相信會開始看這個內容的朋友，可能是科技業者，也可能是個關心有看科技新聞的同伴，那麼為何需要看我這個小設計師所分享的內容呢？
首先，大家小看了LLM，大語言模型了。我們的課本，不是知識含量越多的時候，反而圖片會變少嗎？歷史記載很多都是文獻居多。甚至數學某方面來說，只不過是另一種的語言。
然後很多的人，在Sora （ai影片生成技術）出現之前，都在埋怨說，怎麼ai生成的影片這麼多noise（雜訊）。其實sora之前，就有vst之類的動畫生成了。
不管是語言還是圖片，甚至聲音，音樂之類的。只要親身學習的人就會知道，最初的學習過程，是雜亂的。比如我學吉他的時候，最初的聲音，是雜亂的，漸漸的才形成讓人享受的音樂。
這裡分享的目的
因為我是設計師，所以多數我會分享我怎麼ai製作圖片的知識，也會分享一些ai工具知識，比如chatgpt 該不該付費之類的。還是使用Google後台ai。
當然，最重要的是分享知識的同時，能夠穩固自己的知識，並且能夠遇到與我討論的人，那麼我們再見。
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我是馬來西亞，砂撈越長大的華人。因為某些原因，有了大量的台灣人朋友，當然世界各地都有一些朋友。隨著科技的進步，我也想要跟大家分享我的經歷以及故事。
有機會我會分析，為什麼我是個被政治壓迫，卻長年不知道的人。亞洲來說，是台灣讓我認識到了這些，有“時間”，我會一一寫下記錄的。
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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。
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。
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在第四章中，將會談論以下主題：
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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。
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。
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受到AI
這篇要講的圖像提示詞概念是在AI繪圖的過程中輸入圖片，讓AI去理解圖像內容，或是直接參考圖像的構圖或色彩，再產生新的圖片。
雖然我最常用的是文字提示詞的方式生圖，但是圖像提示詞的應用比文字提示詞更廣也更加複雜，尤其在生成影片的範疇。
即使OpenAI在近日發表了強大的文生影片的Sora模型，但畢
與其僅從應用面思考AI，不如瞭解其背後的原理。本文章探討生成式AI的發展及應用，包含使用AI生成文章、影片等的原理和技術。透過AI的世界原理記錄，可以達到應用無窮的效果。
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