AI說書 - 從0開始 - 208 | GitHub Copilot 助手
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。
可以在開發環境中使用 OpenAI 最先進模型的生成功能，在本節中，我們將在 JetBrains PyCharm 中執行 GitHub Copilot，可以用以下網址閱讀文件並開始 Pycharm：
- https://docs.github.com/en/copilot/getting-started-with-github-copilot
- https://www.jetbrains.com/products/compare/?product=pycharm&product=pycharm-ce
在 Pycharm 中使用 GitHub Copilot 的操作步驟見下圖：
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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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想要操作ChatGPT，我們可以參考OpenAI的範例：
https://platform.openai.com/examples/default-sql-trans
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生成式人工智慧模糊了雲端平台、框架、函式庫、語言和模型之間的界線，以下展開幾項事實：
OpenAI 部署了一個Transformer API，幾乎不需要程式設計。
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我們在AI說書 - 從0開始 - 28中闡述了一些AI專業者的未來發展方向，現在我們更細分：
人工智慧專家在人工智慧某一領域擁有專業知識或技能，包含微調模型、維護和支
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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
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延續AI說書 - 從0開始 - 23示範了ChatGPT回答的能力，現在我們來看看ChatGPT撰寫程式的能力。
嘗試問以下問題：Write a detailed
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延續AI說書 - 從0開始 - 22解釋Foundation Model與Engines意涵後，我們來試用看看ChatGPT。
嘗試問以下問題：Provide a
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回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 7，已經完成Colab Python環境配置。
針對Attention Layer的程式配置為：
start_time =
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