AI說書 - 從0開始 - 83
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 - 82 提到，既然提到訓練，就表示要有一套衡量基準供大家遵守，有鑑於此，以下繼續介紹幾類衡量方式：
- MCC：
首先介紹 True (T) Positive (P)、False (F) Positive (P)、True (T) Negative (N) 以及 False (F) Negative (N)，有了這些之後定義 MCC 為：
- Human Evaluation：
人工評估可以應用於較小的資料集或較大資料集的子集，人工評估可以有效：
- 在設計和訓練過程中分析模型的輸出
- 模型投入生產後提供回饋
- 為給定任務建立樣本資料集
- 建立新的基準任務和方法
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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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在創作的路上真的很多人問我說
到底要怎麼做出符合自己期待
但又可以表現得很有美感的作品？🥹
這個問題真的應該是每個創作者都一直在學習的課題吧！
提問的內容越是清晰，強者、聰明人越能在短時間內做判斷、給出精準的建議，他們會對你產生「好印象」，認定你是「積極」的人，有機會、好人脈會不自覺地想引薦給你
本系列將討論 LLM 時代中，分散 ML workload 的各種方法。作為系列的第一篇，我們將提及 High-level 的概論，譬如分散式訓練的各種切法、Model Parallelism 的相依問題，以及改善 Network Topology 等課題。
前言
在閱讀《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》時，對一些看似基本，但是重要且會影響到之後實作的項目概念有點疑惑，覺得應該查清楚，所以搞懂後記錄下來，寫下這篇文章(應該說是筆記？)。
正文
下面這段程式碼：
model = Sequential()
model.add
✨閱讀後你將學會：
培養成長心態： 認識在AI時代如何透過「成長心態」面對新知識和技術。
策略化學習能力： 提供學習策略指南以評估自身學習目標與方法。
效率提升方法： 鼓勵透過學習AI工具與參與學習社群以提升學習成效。
重新定義高效學習
在人工智慧（AI）日益影響工作與學習方式的今天，
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。
最近有新的訂閱者加入，
想趁這個機會再分享一次學習心法與建議給第一次練習的讀者、同學們。
如果你本身已經很熟練演算法，那隨機挑題目練習ok，可以測試觀念是否正確，並且驗證寫code的效率與正確程度。
如果是剛畢業或還在學，以前沒有打過程式競賽。
想開始有系統地增強演算法&資料結構的能力
延續上週提到的，「有哪些不訓練模型的情況下，能夠強化語言模型的能力」，這堂課接續介紹其中第 3、4 個方法
本書介紹一些觀念和心理學原理，幫助我們在工作中做出更好的決定、利用情緒激發創意和提升心智表現…
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