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加強媒體素養教育 : 教導學生如何辨識AI生成的資訊,培養批判性思維。
設計更有針對性的作業 : 要求學生提供思考過程,而不只是最終結果。
結合AI與傳統教學 : 善用AI優勢,同時保留人際互動和深度討論。
定期檢視AI工具 : 了解其局限性,並向學生說明可能的錯誤。
.....
最新的AI趨勢讓人眼花撩亂，不知要如何開始學習？本文介紹了作者對AI的使用和體驗，以及各類AI工具以及推薦的選擇。最後強調了AI是一個很好用的工具，可以幫助人們節省時間並提高效率。鼓勵人們保持好奇心，不停止學習，並提出了對健康生活和開心生活的祝福。
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。
我們知道AI的作法可以分為Supervised Learning、Unsupervised Learning、Reinforcement Learning，整題區分如下圖：
圖片出處：https://www.superannotate.com/blog/supervised-learning-an
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(
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
這個頻道將提供以下服務：
深入介紹各種Machine Learning技術
深入介紹各種Deep Learning技術
深入介紹各種Reinforcement Learning技術
深入介紹Probabilistic Graphical Model技術
不定時提供讀書筆記
讓我們一起在未
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
這一節課說明，如何透過改變給模型的指示或咒語（prompt），來得到不同的結果 。如果直接說結論的話會是，在今天語言模型的能力之下，我們只要交代清楚任務就好，可以包括背景以及需求。而這節課很像是一堂模型咒語的歷史課 XD
加強媒體素養教育 : 教導學生如何辨識AI生成的資訊,培養批判性思維。
設計更有針對性的作業 : 要求學生提供思考過程,而不只是最終結果。
結合AI與傳統教學 : 善用AI優勢,同時保留人際互動和深度討論。
定期檢視AI工具 : 了解其局限性,並向學生說明可能的錯誤。
.....
最新的AI趨勢讓人眼花撩亂，不知要如何開始學習？本文介紹了作者對AI的使用和體驗，以及各類AI工具以及推薦的選擇。最後強調了AI是一個很好用的工具，可以幫助人們節省時間並提高效率。鼓勵人們保持好奇心，不停止學習，並提出了對健康生活和開心生活的祝福。
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。
我們知道AI的作法可以分為Supervised Learning、Unsupervised Learning、Reinforcement Learning，整題區分如下圖：
圖片出處：https://www.superannotate.com/blog/supervised-learning-an
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(
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
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深入介紹Probabilistic Graphical Model技術
不定時提供讀書筆記
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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
這一節課說明，如何透過改變給模型的指示或咒語（prompt），來得到不同的結果 。如果直接說結論的話會是，在今天語言模型的能力之下，我們只要交代清楚任務就好，可以包括背景以及需求。而這節課很像是一堂模型咒語的歷史課 XD