AI說書 - Prompt Engineering - 6

更新於 2024/06/12閱讀時間約 1 分鐘

我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。


針對Generative AI、Foundation Model、Large Language Model、ChatGPT這幾項名詞,以圖示化方式呈現:

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此資料出自:Prompt Design Patterns: Mastering the Art and Science of Prompt Engineering (Generative AI Revolution Series), Zhou Yi, 2023.


Generative AI之所以能夠加速AI領域的發展有以下原因:

  1. 傳統AI通常是針對特定單一任務,例如人臉辨識,且需要大量的標籤資料與專家知識來進行模型訓練。
  2. Generative AI可以用大量無標籤資料進行訓練,再用少量特定資料進行Fine Tuning以適應新領域,這對僅有少量標籤資料或AI專家的公司而言尤其重要。
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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。
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 - 6中說當Context長度是n,且每個字用d維度的向量表示時有以下結論: Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
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