AI說書 - 從0開始 - 193 | 第七章引言
更新於 2024/09/26閱讀時間約 1 分鐘
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。
2022 年 11 月，OpenAI ChatGPT 進入主流媒體，引發共鳴，報紙、電視頻道和社群媒體紛紛湧入 OpenAI 的 ChatGPT 網站，關於 ChatGPT 功能的謠言不脛而走，此後，OpenAI 不斷更新其平台，人工智慧的歷史正在不斷發展！
本章繼續本書的旅程，帶領讀者進一步了解 Transformer 不斷增長的力量，透過前面的章節所獲得的理論和實務知識提供了足夠的 Transformer 模型專業知識，讓您享受本章中的尖端模型的樂趣。
我們將首先了解 ChatGPT 模型在開發人員和最終用戶日常生活中的巨大改進和傳播，我們將看到 GPT 是一種通用技術：GPT 是可以應用於廣泛領域的 GPT。
本章將研究生成式 AI GPT 模型架構的改進，我們將研究使用訓練有素的 Transformer 模型的零樣本挑戰，幾乎不需要對下游任務的模型參數進行微調。
然後，我們將開始使用 GPT-4 API、超參數，並實作幾個自然語言處理範例，最後，我們將學習如何使用檢索增強生成（RAG）來獲得更好的結果，我們將使用 GPT-4 實現自動化 RAG 的範例。
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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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延續xxxx，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
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延續 xxx ，ChatGPT 除了產生程式周邊的文字描述，事實上它還會回覆程式語法的指令 :
!pip install scikit-learn
import nu
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https://platform.openai.com/examples/default-sql-trans
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OpenAI 部署了一個Transformer API，幾乎不需要程式設計。
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