AI說書 - 從0開始 - 329 | Embedding Based Search GPT 的回答

更新 發佈閱讀 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。


回顧目前有的素材:


在 2024 年 1 月,GPT-3.5-turbo 和 GPT-4 無法回答 2023 年 4 月後的問題,我們也許能夠輕鬆地訓練一個非常小的模型,但它是否具有像 GPT-4 那樣強大的理解問題的能力?這取決於每個項目的要求。


GPT-3.5-turbo 存在記憶問題,您可以嘗試使用資料集對其進行微調,但是,它將無法回答有關最近體育賽事的問題,不斷微調模型的成本可能很高,GPT-3.5-turbo 的長期記憶有效,但它沒有短期記憶,因為它的資料集沒有資訊,例如,以下程式中,它無法回答有關 2022 年奧運會的問題:

query = 'Which athletes won the gold medal in curling at the 2022 Winter Olympics?'

client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(messages = [{'role': 'system', 'content': 'You answer questions about the 2022 Winter Olympics.'},
{'role': 'user', 'content': query}],
model = GPT_MODEL,
temperature = 0)

print(response.choices[0].message.content)


回答為:

raw-image


可以看到它無法回答我的疑問!

留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
Learn AI 不 BI
240會員
876內容數
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。
Learn AI 不 BI的其他內容
2025/03/12
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。 本章的重點在於,原始的 Prompt 匯入 GPT 模型可能效果不好,因此納入 Embedding 資料庫,將此 Prompt 轉成 Embedding,再將此 Emb
2025/03/12
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。 本章的重點在於,原始的 Prompt 匯入 GPT 模型可能效果不好,因此納入 Embedding 資料庫,將此 Prompt 轉成 Embedding,再將此 Emb
2025/03/10
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。 整理目前手上有的素材: AI說書 - 從0開始 - 338 | Embedding Based Search 資料集描述 AI說書 - 從0開始 - 339 | E
Thumbnail
2025/03/10
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。 整理目前手上有的素材: AI說書 - 從0開始 - 338 | Embedding Based Search 資料集描述 AI說書 - 從0開始 - 339 | E
Thumbnail
2025/03/09
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。 整理目前手上有的素材: AI說書 - 從0開始 - 338 | Embedding Based Search 資料集描述 AI說書 - 從0開始 - 339 | E
Thumbnail
2025/03/09
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。 整理目前手上有的素材: AI說書 - 從0開始 - 338 | Embedding Based Search 資料集描述 AI說書 - 從0開始 - 339 | E
Thumbnail
看更多
你可能也想看
Thumbnail
還在煩惱平凡日常該如何增添一點小驚喜嗎?全家便利商店這次聯手超萌的馬來貘,推出黑白配色的馬來貘雪糕,不僅外觀吸睛,層次豐富的雙層口味更是讓人一口接一口!本文將帶你探索馬來貘雪糕的多種創意吃法,從簡單的豆漿燕麥碗、藍莓果昔,到大人系的奇亞籽布丁下午茶,讓可愛的馬來貘陪你度過每一餐,增添生活中的小確幸!
Thumbnail
還在煩惱平凡日常該如何增添一點小驚喜嗎?全家便利商店這次聯手超萌的馬來貘,推出黑白配色的馬來貘雪糕,不僅外觀吸睛,層次豐富的雙層口味更是讓人一口接一口!本文將帶你探索馬來貘雪糕的多種創意吃法,從簡單的豆漿燕麥碗、藍莓果昔,到大人系的奇亞籽布丁下午茶,讓可愛的馬來貘陪你度過每一餐,增添生活中的小確幸!
Thumbnail
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。 目前我們已經有資料集在 AI說書 - 從0開始 - 103 ,必要的清理函數在 AI說書 - 從0開始 - 104 ,現在把它們湊在一起,如下: # load Eng
Thumbnail
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。 目前我們已經有資料集在 AI說書 - 從0開始 - 103 ,必要的清理函數在 AI說書 - 從0開始 - 104 ,現在把它們湊在一起,如下: # load Eng
Thumbnail
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。 先做個總回顧: Transformer 架構總覽:AI說書 - 從0開始 - 39 Attention 意圖說明:AI說書 - 從0開始 - 40 Transfo
Thumbnail
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。 先做個總回顧: Transformer 架構總覽:AI說書 - 從0開始 - 39 Attention 意圖說明:AI說書 - 從0開始 - 40 Transfo
Thumbnail
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
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。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
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。 再度回到 Transformer 架構中的 Encoder 部分,如下圖所示: 我現在手上有的素材如下: Embedding 訓練方式:AI說書 - 從0開始
Thumbnail
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。 再度回到 Transformer 架構中的 Encoder 部分,如下圖所示: 我現在手上有的素材如下: Embedding 訓練方式:AI說書 - 從0開始
Thumbnail
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 - 44說完 Embedding ,下一步就是闡述 Positional Embedding,其於原始 Transformer 架構中的角色
Thumbnail
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 - 44說完 Embedding ,下一步就是闡述 Positional Embedding,其於原始 Transformer 架構中的角色
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News