AI說書 - 從0開始 - 27
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。
延續AI說書 - 從0開始 - 25示範了ChatGPT程式的能力，同時在AI說書 - 從0開始 - 26靠ChatGPT產生Decision Tree程式，現在我們來看看它寫的程式到底對不對：
引述書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, Denis Rothman, 2024
內容深入人心，所以人工智慧要接手我的工作了嗎？
第二個反應可能是：我要把它推向極限，直到它犯錯來證明它不值得大肆宣傳！人工智慧永遠無法取代我所做工作的複雜性。
這些困惑都將隨著往後的內容而有解答，但是要往內鑽研，需要對ChatGPT內的Transformer零件有深入解析。
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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本文探討AI筆記工具的優缺點、選擇建議及未來趨勢，比較NotebookLM、OneNote+Copilot、Notion AI、Obsidian+GPT插件和Palantir Foundry等工具，並強調安全注意事項及個人需求評估的重要性。
我是一位提示工程師
生成式AI的課程，我大概已經上過1,000人次以上，最近更花費重金，在台大霖澤館舉辦一場百人AIBOT設計課程，並在將近10位的助教協助下，完成課程的設定目標。
在生成式AI的領域中，變化實在是非常地迅速，今天表現不佳的ChatGPT，明天可能問題就可以解決。
過去還有想辦
為了充分發揮AI的潛力，我們必須深入瞭解其運作模式和思考邏輯，並學會與AI對話的技巧。《ChatGPT提問課，做個懂AI的高效工作者》這本書提供了豐富的實例，讓讀者更容易學會如何提出精準的問題，並享有提問課程的閱讀回饋。這對於想成為懂AI的高效工作者的人來說，是一本值得一看的書。
筆記-曲博談AI模型.群聯-24.05.05
https://www.youtube.com/watch?v=JHE88hwx4b0&t=2034s
*大型語言模型 三個步驟:
1.預訓練，訓練一次要用幾萬顆處理器、訓練時間要1個月，ChatGPT訓練一次的成本為1000萬美金。
2.微調(
AI 相關的內容每天都非常多，有聽過很多人因此感覺到焦慮，怕錯過了最新資訊就會趕不上，這篇內容會跟大家詳細的分享我自己的學習方法和經驗，並且會在最後分享一些我的學習資訊來源。
在晶狀智慧的時代，人類與AI共舞，共同建構更先進、更智能的未來。這是一場革命，一場改變人類命運的奇蹟，讓我們共同見證這個智慧的新紀元。
前言
在AI經歷數個冰河期後，終於在後疫情時代來到了一個技術高峰，而這個破冰者就是OPen AI(ChatGPT)，對於這個話題不管你是是正在接觸AI，對AI技術有些了解的人，抑或是專業領域上對於AI介入感到焦慮的人都希望可以文中得到收穫。
本文想分享一些個人對於AI的理解及對於LLM模型的一些
第 19 天：使用 ChatGPT 完成了哪 3 個任務？
這幾年真的人人都在討論 AI，在我工作的產業裡，也有不少設計師擔心未來會被 AI 取代。
但我認為，AI 就像一個得力助手，可以幫助人們更快完成庶務，給我們更多時間思考更多可能～
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前言
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