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2026/04/19 是圓圓過世後的第 315 天,今天睡到 09:30 起床,然後就邊吃早餐邊看犯罪實錄的節目,看完之後就去研究一下股票,還有想一下下禮拜有件事要處理,就是我有個證券戶是台新證券,最近鬧得沸沸揚揚,不過我平常都是用元大證券來做短線交易,台新證券都是拿來存股,所以這兩週我沒有受到帳務
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2026/04/18 是圓圓過世後的第 314 天,今天睡到九點半左右起床,然後吃著蛋黃酥,一邊喝咖啡,再看個殭屍片,大概一小時後,就出發去找二姐,有段時間沒去了,路有些變動,原本直直走的路,現在要繞一個 U 型,進去之後發現有些新玩具,有一大桶的樂高積木,超級大桶的,再來就是不知道什麼時候養的魚,
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2026/04/17 是圓圓過世後的第 313 天,今天在台北上班,買咖啡的時候有感覺人比較少一些,所以到公司的時候挺早的,我就登入公司系統看有沒有刷卡紀錄,然後等股票開盤,今天辦公室冷氣很涼,搭配週五上班日很剛好,很適合休息等放假,終於等到開盤了,光電股因為 20 分鐘處置盤的關係,顯得比較無聊,
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2026/04/16 是圓圓過世後的第 312 天,今天在台北上班,早上買咖啡的時候大排長龍,所以到公司刷卡的時間也偏晚,於是就坐著看股票,今天是光電股 20 分處置盤的第二天,群組有人就貼該股票關禁閉的搞笑貼圖,這貓畫得挺不錯的,第一張是昨天被關大跌的樣子,第二張是今天漲的樣子: 除了看股票外,
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2026/04/15 是圓圓過世後的第 311 天,今天要去桃園上班,但是要先去另一個分公司拿東西,一如往常要先看個股票開盤再出發,今天賭博股漲停板,但是光電股漲太多,今天被關 20 分鐘的處置盤,這樣一來少了很多樂趣,而且第一天被關就跌得咪咪冒冒,接著我就開車上路,先去加個油,不過開出加油站之後,
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2026/04/14 是圓圓過世後的第 310 天,今天去桃園上班,一如往常看個股票再出門,今天光電股劇烈震盪,開盤還漲五趴,一下子就一下子就翻黑,然後賭博股也是這樣,上方壓力沈重,然後我就出門了,今天天氣很棒,車流有感覺比較少一些,還特地拍了張照片: 在高速公路的時候,就會忍不住想開快一點,曾經
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2026/04/13 是圓圓過世後的第 309 天,今天在台北上班,早上的時候有事情要處理,就在想說是要先去公司刷卡再去辦勒,還是先去辦一辦再刷卡勒,考量路徑長短後,決定先去處理事情,來不及刷卡的話再請假就好唄,反正請假還有額外獎金可以拿,於是我就走了一條跟平常不一樣的路線,結果時間沒抓好,人家銀行
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2026/04/12 是圓圓過世後的第 308 天,今天睡到十點起床,然後就一邊吃早餐,一邊看犯罪紀錄片,毛豆哥一家去社區活動中心做勞作,一如往常,每次做完都會急著要秀一波,今天是做一個手提袋之類的東西,還剩下一些毛線,毛豆哥就說要帶著這勞作和毛線去看圓圓,不得不說毛豆哥還記得很多圓圓的細節,以前毛
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2026/04/11 是圓圓過世後的第 307 天,今天睡到 09:30 起床,因為有事情要處理,所以不能睡到自然醒,起床後就吃個早餐,順便看犯罪實錄的紀錄片,大概十點半出發去阿嬤家,那邊熱鬧轟轟,人非常得多,我就找個角落開始滑手機,後來就跟著法師拜拜,再一起吃午飯,途中有些事比較好笑,表姐就說她現
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2026/04/10 是圓圓過世後的第 306 天,今天去桃園上班,所以可以比較慵懶起床,然後慢慢吃早餐,一邊看財經節目,當然也要看一下開盤,光電股歷經一些震盪後再度漲停板,下週一就要準備賣一些些掉了,至於賭博股開盤很高,我想說等漲停再來賣好了,殊不知就一路南下了,但也沒辦法,就先上路唄,今天感覺比
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2026/04/19 是圓圓過世後的第 315 天,今天睡到 09:30 起床,然後就邊吃早餐邊看犯罪實錄的節目,看完之後就去研究一下股票,還有想一下下禮拜有件事要處理,就是我有個證券戶是台新證券,最近鬧得沸沸揚揚,不過我平常都是用元大證券來做短線交易,台新證券都是拿來存股,所以這兩週我沒有受到帳務
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2026/04/15 是圓圓過世後的第 311 天,今天要去桃園上班,但是要先去另一個分公司拿東西,一如往常要先看個股票開盤再出發,今天賭博股漲停板,但是光電股漲太多,今天被關 20 分鐘的處置盤,這樣一來少了很多樂趣,而且第一天被關就跌得咪咪冒冒,接著我就開車上路,先去加個油,不過開出加油站之後,
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2026/04/10 是圓圓過世後的第 306 天,今天去桃園上班,所以可以比較慵懶起床,然後慢慢吃早餐,一邊看財經節目,當然也要看一下開盤,光電股歷經一些震盪後再度漲停板,下週一就要準備賣一些些掉了,至於賭博股開盤很高,我想說等漲停再來賣好了,殊不知就一路南下了,但也沒辦法,就先上路唄,今天感覺比
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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。 從 AI說書 - 從0開始 - 193 | 第七章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 222 | GPT 4 & RAG 測試,我們完成書籍:Transformers
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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。 回顧目前手上有的素材: 依賴的安裝:AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG 關鍵字偵測:AI說書 - 從0開始 - 219 |
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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。 回顧目前手上有的素材: 依賴的安裝:AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG 關鍵字偵測:AI說書 - 從0開始 - 219 |
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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 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG 安裝完相關依賴,今天來撰寫一個函數,此函數能執行文章內容檢索: def fetch
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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 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG 安裝完相關依賴,今天來撰寫一個函數,此函數透過使用使用者請求中的關鍵字來選擇 URL
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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。 我們將建立一個實作 Retrieval Augmented Generation (RAG) 的入門程式,文檔檢索並不是什麼新鮮事,自從幾十年前資料庫查詢出現以來,知識
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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。 注意 AI說書 - 從0開始 - 215 | OpenAI GPT 4 API 的格式,當中有兩種角色,分別為: System Role User Role 而各
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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。 回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 215 | OpenAI GPT 4 API 中給出了一段程式做推論,當中不乏很多超參數,我們可以試著調配看看: model
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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。 我們將開始使用 ChatGPT Plus 和 GPT-4 作為助手,您將看到尖端開發人員如何利用 GPT-4 作為助手來縮短上市時間。 這次我想請 GPT 4 幫
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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。 我們將開始使用 ChatGPT Plus 和 GPT-4 作為助手,您將看到尖端開發人員如何利用 GPT-4 作為助手來縮短上市時間。 比方說問 ChatGPT
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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。 從 AI說書 - 從0開始 - 193 | 第七章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 222 | GPT 4 & RAG 測試,我們完成書籍:Transformers
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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。 回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 215 | OpenAI GPT 4 API 中給出了一段程式做推論,當中不乏很多超參數,我們可以試著調配看看: model
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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。 在本章中,我們看到 T5 Transformer 模型如何將原始 Transformer 的編碼器和解碼器堆疊的輸入進行了標準化,原始 Transformer 架構中,
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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。 使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數,搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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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。 使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數,搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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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。 想利用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數對文章進行總結功能,以下先載入文章: Text:
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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。 為了後續方面,我們建立一個對話函數,這樣每次只要呼叫該函數即能完成對話: def dialog(uinput): role = "user" line = {"r
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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。 想要使用 ChatGPT 進行文章總結,首先載入必要依賴: try: import openai from openai import OpenAI exc
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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。 在進行摘要的過程中,選擇 T5 或 ChatGPT(GPT-4)將始終取決於你實施的項目,Hugging Face 的 T5 模型以其文本到文本的方式提供了許多優勢,而
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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。 我們也可以用 Hugging Face 上之 T5 模型進行翻譯,實踐方法為: !pip install transformers -qq !pip install
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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。 使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數,搭配以下文本,可以進行文本總結功能:
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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。 使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數,搭配以下文本,可以進行文本總結功能:
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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。 在本章中,我們看到 T5 Transformer 模型如何將原始 Transformer 的編碼器和解碼器堆疊的輸入進行了標準化,原始 Transformer 架構中,
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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。 使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數,搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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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。 使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數,搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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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。 想利用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數對文章進行總結功能,以下先載入文章: Text:
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Microsoft Azure AI 900 證照,把準備資料整理分享給大家。 AI 應用程式開發人員可能面臨的一些挑戰和風險,以下是條列與舉例: 偏差可能會影響結果:貸款核准模型因為其訓練資料有偏差而有性別上的差別待遇 錯誤可能造成傷害:自動駕駛汽車遇到系統故障而導致車禍 資料可能遭到
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Microsoft Azure AI 900 證照,把準備資料整理分享給大家。 AI 是可模仿人類行為與能力的軟體,主要的工作包含: 機器學習:這通常是 AI 系統的基礎,且是「指導」電腦模型進行預測並從資料中得出結論的方式 電腦視覺:透過相機、影片和影像,以視覺方式解譯世界的 AI 功能
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最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 哪兩個場景是自然語言處理工作負載的範例?每個正確答案都代表一個完整的解決方案。 A: 監控機器的溫度,當溫度達到特
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最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 您需要建立一個可以大聲朗讀食譜說明的應用程序,以支援視力不佳的用戶。您應該使用哪個版本的服務? A: 文字分析
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最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 選出正確完成句子的答案。 您有一個資料庫,其中包含員工及其照片的清單。您正在標記員工的新照片。對於以下每個陳述,如果該陳述為真,則選擇“是”。否則,選擇「否」 您需要開發一個行動應用程序,供員工在旅行時掃描和儲存他們的費用。您應該使用哪種類型的
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最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 對於以下每個語句,如果該語句為真,請選擇「是」。否則,選擇「否」 對於以下每個語句,如果該語句為真,請選擇「是」。否則,選
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最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 將 AI 工作負載類型與適當的場景相匹配。若要回答,請將適當的工作負載類型從左側列拖曳到右側的場景。每種工作負載類型可以使用一次
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最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 一家公司僱用了一支客戶服務代理團隊為客戶提供電話和電子郵件支援。該公司開發了一個網路聊天機器人,可以自動回答常見的客戶問題。透過
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Microsoft Azure AI 900 證照,把準備資料整理分享給大家。 AI 應用程式開發人員可能面臨的一些挑戰和風險,以下是條列與舉例: 偏差可能會影響結果:貸款核准模型因為其訓練資料有偏差而有性別上的差別待遇 錯誤可能造成傷害:自動駕駛汽車遇到系統故障而導致車禍 資料可能遭到
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Microsoft Azure AI 900 證照,把準備資料整理分享給大家。 AI 是可模仿人類行為與能力的軟體,主要的工作包含: 機器學習:這通常是 AI 系統的基礎,且是「指導」電腦模型進行預測並從資料中得出結論的方式 電腦視覺:透過相機、影片和影像,以視覺方式解譯世界的 AI 功能
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最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 哪兩個場景是自然語言處理工作負載的範例?每個正確答案都代表一個完整的解決方案。 A: 監控機器的溫度,當溫度達到特
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最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 您需要建立一個可以大聲朗讀食譜說明的應用程序,以支援視力不佳的用戶。您應該使用哪個版本的服務? A: 文字分析
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最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 選出正確完成句子的答案。 您有一個資料庫,其中包含員工及其照片的清單。您正在標記員工的新照片。對於以下每個陳述,如果該陳述為真,則選擇“是”。否則,選擇「否」 您需要開發一個行動應用程序,供員工在旅行時掃描和儲存他們的費用。您應該使用哪種類型的
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最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 對於以下每個語句,如果該語句為真,請選擇「是」。否則,選擇「否」 對於以下每個語句,如果該語句為真,請選擇「是」。否則,選
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最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 將 AI 工作負載類型與適當的場景相匹配。若要回答,請將適當的工作負載類型從左側列拖曳到右側的場景。每種工作負載類型可以使用一次
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最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 一家公司僱用了一支客戶服務代理團隊為客戶提供電話和電子郵件支援。該公司開發了一個網路聊天機器人,可以自動回答常見的客戶問題。透過
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最近接了一個AI專案,客戶要求以AI方式實現節能功能,以下提供我的專案思考軌跡: 面對這樣的技術,我第一個想到使用Reinforcement Learning技術,然而這裡我思考一件事,這個專案是要幫助客戶賺錢的,在沒有Digital Twin的搭配之下,貿然使用Reinforcement L
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上週發了一篇AI書單推薦 今天來談談,我是怎麼學習的,我總共學了七年AI,自然對於一個小白想入門有更深刻的體悟,更能了解怎麼樣學習才能不至於一次面臨太多困難而放棄 我的建議是這樣: 先花兩年把Machine Learning學完,當中會遇到很多數學問題,這方面可以「在遇到問題時」再去翻
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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
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人工智慧中最受歡迎的作法莫過於類神經網路,以當今最受歡迎的大型語言模型 (LLM)也不例外,然而這些持續受到爭議:黑盒子,也就是說我們不知道它內部怎麼運作,只知道給它一段話,它就會輸出一段話來回應。 以下從幾個面向來討論「黑盒子」議題: 透明性 Transparency 以LLM模型的開
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回顧ChatGPT回答不是你要的怎麼辦?這篇文章,Chat GPT回答的結果常常不如人意,因此有個Facebook提出的技術,叫做RAG,它是提升Chat GPT回答品質的方式之一,詳細實作步驟可以參照自己做免錢Chat GPT吧。 這次我們來換個方法,今天要介紹Reinforcement Lea
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當Chat GPT回答的東西不是你想要的,怎麼辦呢? 我們提供想法的思路於:ChatGPT回答不是你要的怎麼辦? 我想自己動手改善,但是我沒有GPU這項資源怎麼辦? 我們提供免費使用方式於:使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 0 有了操作環境,但是我不知道怎麼
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最近接了一個AI專案,客戶要求以AI方式實現節能功能,以下提供我的專案思考軌跡: 面對這樣的技術,我第一個想到使用Reinforcement Learning技術,然而這裡我思考一件事,這個專案是要幫助客戶賺錢的,在沒有Digital Twin的搭配之下,貿然使用Reinforcement L
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上週發了一篇AI書單推薦 今天來談談,我是怎麼學習的,我總共學了七年AI,自然對於一個小白想入門有更深刻的體悟,更能了解怎麼樣學習才能不至於一次面臨太多困難而放棄 我的建議是這樣: 先花兩年把Machine Learning學完,當中會遇到很多數學問題,這方面可以「在遇到問題時」再去翻
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這篇介紹我看過的AI書籍中,覺得很棒的書單,我按照不同的AI作法來分類: Machine Learning: Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, 2011 The Elements of Statis
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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
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大家在跟Chat GPT互動的時候,會不會覺得常常雞同鴨講 我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦? 我們也實作了當中的一種方法,叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧 這篇文章,我們談談其他技巧,稱為Prompt Engineering
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首先定義符號: 因此我們有​ 其中 再定義State Avtion Value.Function、Value Function和Advantage Function分別為: 接著我定義 此外觀察上述定義,能有 因此我有以下展開 這時回顧 因此我有 結合之後得到 移項之後得到 接
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回顧我們的目標是自己做一個免錢Chat GPT 自己做免錢Chat GPT吧 當中,我希望外掛一個外部知識庫,叫做RAG,來提升整體問答的品質,同時又能避免機敏資訊被Chat GPT竊取。 緣由參見 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦? 詳細實作於 使用Meta釋出的模型,實作Chat G
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人工智慧中最受歡迎的作法莫過於類神經網路,以當今最受歡迎的大型語言模型 (LLM)也不例外,然而這些持續受到爭議:黑盒子,也就是說我們不知道它內部怎麼運作,只知道給它一段話,它就會輸出一段話來回應。 以下從幾個面向來討論「黑盒子」議題: 透明性 Transparency 以LLM模型的開
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回顧ChatGPT回答不是你要的怎麼辦?這篇文章,Chat GPT回答的結果常常不如人意,因此有個Facebook提出的技術,叫做RAG,它是提升Chat GPT回答品質的方式之一,詳細實作步驟可以參照自己做免錢Chat GPT吧。 這次我們來換個方法,今天要介紹Reinforcement Lea
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當Chat GPT回答的東西不是你想要的,怎麼辦呢? 我們提供想法的思路於:ChatGPT回答不是你要的怎麼辦? 我想自己動手改善,但是我沒有GPU這項資源怎麼辦? 我們提供免費使用方式於:使用Meta釋出的模型,實作Chat GPT - Part 0 有了操作環境,但是我不知道怎麼
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大家在跟Chat GPT互動的時候,會不會覺得常常雞同鴨講 我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦? 我們也實作了當中的一種方法,叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧 這篇文章,我們談談其他技巧,稱為「透過LoRA執行Fine Tuning」
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工欲善其事,必先利其器,要打造屬於自己的Chat GPT之前,我們先學習怎麼建立Google免費提供的Colab環境,它可以免費使用GPU來加速AI的運算,非常適合沒有錢添購GPU,但又想學習前沿AI技術的人。 第一步:打開Google瀏覽器,並點選右上方的「方格子點點」,接著選擇「雲端硬碟」
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以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記,未來將不定期新增內容,此技術屬AI人工智慧範疇。 在第二章會介紹機率相關概念,這也是貫穿整本書的基礎。 2.1.1.2 Probability Distributions
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以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記,未來將不定期新增內容,此技術屬AI人工智慧範疇。 在第二章會介紹機率相關概念,這也是貫穿整本書的基礎。 2 Probability Theory 2.1 Motivation
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以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記,未來將不定期新增內容,此技術屬AI人工智慧範疇。 1.4 Historical Notes 這節闡述Probabilistic Graphical Model的崛起歷史,當中尚做了
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以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記,未來將不定期新增內容,此技術屬AI人工智慧範疇。 1.3 Overview and Roadmap 1.3.1 Overview of Chapters 延續上一篇Part 3講
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以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記,未來將不定期新增內容,此技術屬AI人工智慧範疇。 1.3 Overview and Roadmap 1.3.1 Overview of Chapters 延續上一篇Part 2講
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以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記,未來將不定期新增內容,此技術屬AI人工智慧範疇。 1.3 Overview and Roadmap 1.3.1 Overview of Chapters 延續上一篇Part 1講
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以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記,未來將不定期新增內容,此技術屬AI人工智慧範疇。 1.3 Overview and Roadmap 1.3.1 Overview of Chapters We begin in
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以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記,未來將不定期新增內容,此技術屬AI人工智慧範疇。 1.2 Structured Probabilistic Models 既然要融入Uncertainty和Probability
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大家在跟Chat GPT互動的時候,會不會覺得常常雞同鴨講 我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦? 我們也實作了當中的一種方法,叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧 這篇文章,我們談談其他技巧,稱為「透過LoRA執行Fine Tuning」
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工欲善其事,必先利其器,要打造屬於自己的Chat GPT之前,我們先學習怎麼建立Google免費提供的Colab環境,它可以免費使用GPU來加速AI的運算,非常適合沒有錢添購GPU,但又想學習前沿AI技術的人。 第一步:打開Google瀏覽器,並點選右上方的「方格子點點」,接著選擇「雲端硬碟」
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以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記,未來將不定期新增內容,此技術屬AI人工智慧範疇。 在第二章會介紹機率相關概念,這也是貫穿整本書的基礎。 2.1.1.2 Probability Distributions
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以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記,未來將不定期新增內容,此技術屬AI人工智慧範疇。 1.3 Overview and Roadmap 1.3.1 Overview of Chapters 延續上一篇Part 2講
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以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記,未來將不定期新增內容,此技術屬AI人工智慧範疇。 1.3 Overview and Roadmap 1.3.1 Overview of Chapters 延續上一篇Part 1講
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以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記,未來將不定期新增內容,此技術屬AI人工智慧範疇。 1.3 Overview and Roadmap 1.3.1 Overview of Chapters We begin in
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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 - 627 | 透過 HuggingFace 使用 Llama 2 的內容,輸出內容之整理程式為: text_content = seq
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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 - 626 | 透過 HuggingFace 使用 Llama 2 的內容,如果想要查看原始內容,則使用以下變數即可: print(se
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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。 藉由 HuggingFace 使用 Meta Llama 模型的執行方法為: prompt = 'Create 5 prompts for a text to ima
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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。 欲藉由 HuggingFace 使用 Meta Llama,程式為: from transformers import AutoTokenizer import t
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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。 建議先進入 HuggingFace Meta Llama 頁面:https://huggingface.co/meta-llama 程式為: !pip inst
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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。 Meta (前稱為 Facebook) 於 2023 年 7 月 18 日發佈了 Llama 2,當時 Touvron 等人在論文《Llama 2: Open Foun
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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。 到目前為止的結果為: 這個展示雖然並不完美,但它展現了正在發生的重大範式轉變,生成式 AI 機器人正逐漸成為具有接近人類水準的代理人和合作夥伴。接下來,我們將使用
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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。 GPT-4 提供了一個 HTML 圖表來說明,以下為其對應程式碼: node_trace = go.Scatter( x=x, y=y, mode='marker
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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。 GPT-4 提供了一個 HTML 圖表來說明,以下為其對應程式碼: !pip install plotly import plotly.graph_objects a
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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。 第三步:Microsoft Designer 出色的設計不僅僅是文字與圖像的簡單結合,更是和諧的展現 Microsoft Designer 將 Midjourney
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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 - 627 | 透過 HuggingFace 使用 Llama 2 的內容,輸出內容之整理程式為: text_content = seq
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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 - 626 | 透過 HuggingFace 使用 Llama 2 的內容,如果想要查看原始內容,則使用以下變數即可: print(se
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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。 藉由 HuggingFace 使用 Meta Llama 模型的執行方法為: prompt = 'Create 5 prompts for a text to ima
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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。 欲藉由 HuggingFace 使用 Meta Llama,程式為: from transformers import AutoTokenizer import t
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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。 建議先進入 HuggingFace Meta Llama 頁面:https://huggingface.co/meta-llama 程式為: !pip inst
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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。 Meta (前稱為 Facebook) 於 2023 年 7 月 18 日發佈了 Llama 2,當時 Touvron 等人在論文《Llama 2: Open Foun
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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。 到目前為止的結果為: 這個展示雖然並不完美,但它展現了正在發生的重大範式轉變,生成式 AI 機器人正逐漸成為具有接近人類水準的代理人和合作夥伴。接下來,我們將使用
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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。 GPT-4 提供了一個 HTML 圖表來說明,以下為其對應程式碼: node_trace = go.Scatter( x=x, y=y, mode='marker
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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。 GPT-4 提供了一個 HTML 圖表來說明,以下為其對應程式碼: !pip install plotly import plotly.graph_objects a
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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。 第三步:Microsoft Designer 出色的設計不僅僅是文字與圖像的簡單結合,更是和諧的展現 Microsoft Designer 將 Midjourney
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 討論 在 Prompt Engineering 的微妙領域,Self-Consistency 已成
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 250 | Self-Consist
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 249 | Self-Consist
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 範例 2:人工智慧家庭自動化的策略市場選擇 Prompt:在具有出色解決問題能力的世界級全球行銷專
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 我們在 AI說書 - Prompt Engineering - 243 | Self-Consisten
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 246 | Self-Consist
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 245 | Self-Consist
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 範例:選擇歐洲度假勝地 Prompt:設想在經驗豐富的問題解決專家的協助下,使用 Self-Con
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 243 | Self-Consist
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 範例:選擇歐洲度假勝地 Prompt:考慮到 5000 的預算、旅行建議以及我對歷史地標和當地美食
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 討論 在 Prompt Engineering 的微妙領域,Self-Consistency 已成
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 250 | Self-Consist
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 249 | Self-Consist
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 範例 2:人工智慧家庭自動化的策略市場選擇 Prompt:在具有出色解決問題能力的世界級全球行銷專
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 我們在 AI說書 - Prompt Engineering - 243 | Self-Consisten
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 246 | Self-Consist
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 245 | Self-Consist
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 範例:選擇歐洲度假勝地 Prompt:設想在經驗豐富的問題解決專家的協助下,使用 Self-Con
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 243 | Self-Consist
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 範例:選擇歐洲度假勝地 Prompt:考慮到 5000 的預算、旅行建議以及我對歷史地標和當地美食