AI說書 - 從0開始 - 2
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 - 1，我們從Transformer開始談起：
ChatGPT的根基是一種名為Transformer的Foundation Model，其約莫始於2017年，那究竟它有什麼魔力，能成為改變AI歷史的推手呢？
我們將從以下面向來探討：
- Transformer的運算時間複雜度
- Transformer能否用硬體加速器
- Transformer的多樣性
- 生成式 (Generative) AI與辨別式 (Discriminative) AI
- 非監督式學習、半監督式學習與監督式學習
- 通用模型 (General-Purpose Model)與特定領域模型 (Task-Specific Model)
- Transformer模型的挑選
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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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我是一位提示工程師
生成式AI的課程，我大概已經上過1,000人次以上，最近更花費重金，在台大霖澤館舉辦一場百人AIBOT設計課程，並在將近10位的助教協助下，完成課程的設定目標。
在生成式AI的領域中，變化實在是非常地迅速，今天表現不佳的ChatGPT，明天可能問題就可以解決。
過去還有想辦
筆記-曲博談AI模型.群聯-24.05.05
https://www.youtube.com/watch?v=JHE88hwx4b0&t=2034s
*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。
2.微調(
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。
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
在晶狀智慧的時代，人類與AI共舞，共同建構更先進、更智能的未來。這是一場革命，一場改變人類命運的奇蹟，讓我們共同見證這個智慧的新紀元。
前言
在AI經歷數個冰河期後，終於在後疫情時代來到了一個技術高峰，而這個破冰者就是OPen AI(ChatGPT)，對於這個話題不管你是是正在接觸AI，對AI技術有些了解的人，抑或是專業領域上對於AI介入感到焦慮的人都希望可以文中得到收穫。
本文想分享一些個人對於AI的理解及對於LLM模型的一些
2023年被世人稱做生成式AI世代的元年，各式各樣的AI工具不斷湧現，改變了人們的生活。本文將詳細介紹人工智慧和機器學習的相關知識，以及各種人工智慧和機器學習的實現方法。
近來AI繪圖以及如Chatgpt等可進行對話的AI進入到大眾視野，讓AI成為了熱門話題，網路媒體和論壇冒出許多相關的文章，足見AI之勢著實非同小可。
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在生成式AI的領域中，變化實在是非常地迅速，今天表現不佳的ChatGPT，明天可能問題就可以解決。
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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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