AI說書 - 從0開始 - 117 | Google 翻譯
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。
Google 翻譯 (https://translate.google.com/) 提供了一個隨時可用的官方翻譯介面，Google 在其翻譯演算法中也擁有 Transformer 技術：
出自書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024
人工智慧產業是否仍需要人工智慧專家來完成翻譯任務，或者僅僅需要網路介面開發人員？
Google 在其 Google Translate 平台 (https://cloud.google.com/translate) 上提供翻譯所需的所有服務 ：
- 翻譯 API：網頁開發人員可以為客戶建立介面
- 媒體翻譯 API：可以翻譯串流內容
- AutoML 翻譯服務：將為特定領域訓練自訂模型
Google 翻譯專案需要介面 Web 開發人員、主題專家 (Subject Matter Expert, SME)，或許還需要語言學家，然而，成為人工智慧專家並不是先決條件。
LLM 正在推動人工智慧走向人工智慧即服務，那為什麼還要費力去研究 Transformer 的人工智慧開發呢？成為人工智慧專業人士有兩個重要原因：
- 在現實生活中，人工智慧專案經常會遇到意想不到的問題，例如，無論該專案投入了多少努力，Google 翻譯都可能無法滿足特定需求，在這種情況下，API 就會派上用場
- 您必須是 AI 開發人員才能使用 Google Trax for AI 或 Google Cloud AI API
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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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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。
在簡報設計中，我們有時需要視覺化去表達「語音」的概念，例如是講者介紹、客戶回饋、問答環節等。利用在常見的語音圖案是可行的做法，只是人手自己畫耗費時間，生成式人工智能又未必一下子做到想要的效果。要解決問題，還有第三種可行辦法，免費可商用的字體，同樣可以助你快速建立語音圖案，兼且保留設計的自由度。
http://tinyurl.com/12000ai888
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ChatGPT最擅長的就是文本處理，用來翻譯字幕應該也是一片蛋糕吧！但實際操作測試，卻發現沒那麼容易，原因是影片翻譯要考量的因素太多包括：
▪️時間戳記對齊
▪️適合閱讀且中英文對照文句長度
▪️貼合講者原意語氣風格
▪️專業術語與專有名詞
還有GPT一次可以處理的資訊量有限，超過
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