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本文介紹了AI助手在數據收集和訓練過程中的工作原理和不斷進步的過程。關注的內容包括從公開的網絡資源、書籍、文章等渠道收集數據,數據的清洗和結構化處理,知識庫的增量更新以及訓練算法和模型的優化。如果大家對AI助手的發展還有任何其他感興趣的話題或建議,歡迎隨時告訴我們,讓我們共同探索,攜手進步。

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為了充分發揮AI的潛力,我們必須深入瞭解其運作模式和思考邏輯,並學會與AI對話的技巧。《ChatGPT提問課,做個懂AI的高效工作者》這本書提供了豐富的實例,讓讀者更容易學會如何提出精準的問題,並享有提問課程的閱讀回饋。這對於想成為懂AI的高效工作者的人來說,是一本值得一看的書。

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筆記-曲博談AI模型.群聯-24.05.05
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*大型語言模型 三個步驟:
1.預訓練,訓練一次要用幾萬顆處理器、訓練時間要1個月,ChatGPT訓練一次的成本為1000萬美金。
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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
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