AI說書 - 從0開始 - 81
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 - 80 ，ChatGPT 產生的程式，我們將它匯入 Colab 執行看看 ( Colab 使用教學見 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0 )，得到以下結果 :
圖片出自書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, Denis Rothman, 2024
從這裡我們得到幾個結論 :
- 自然語言模型訓練一個模型並觀察上下文來預測文字或以此文字推疊來形成句子
- 自然語言理解 (NLU) 將模型融入人類語言的意圖和意義
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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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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。
這篇文章介紹瞭如何利用生成式AI（GenAI）來提高學習效率，包括文章重點整理、完善知識體系、客製化學習回饋、提供多元觀點等方法。同時提醒使用者應注意內容的信效度，保持學術誠信，適當運用GenAI能大幅提升工作效率。
啟動從未如此簡單、輕鬆或快速！
記得我開始寫第一份電子報時，花了很長時間。
但現在不再是這樣了。
除了Logo之外，所有內容幾乎都可以在 Chat GPT 的幫助下創建完成。
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