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2026/03/04 是圓圓過世後的第 269 天，今天在台北上班，出門的時候下了些雨，讓工作路上增添了幾分不便，到公司的時候已經近九點了，所以包包放一放，電腦開一開也差不多可以看股票了，今天跌好多喔，就開始看還有沒有閒錢可以繼續買，途中交大博士姐就敲我訊息，說讀卡機壞掉了，問我說台北有沒有地方可以
2026/03/03 是圓圓過世後的第 268 天，今天去桃園上班，我先在家裡看股票一下，然後才慢慢出門，一路上下著雨，所以在快速道路就很塞，一如往例紀錄一下天空，上了高速公路後也是塞塞塞，好險不趕時間，到公司的時候已經十一點了，今天不知道公司有什麼活動，我看有兩個分公司的人都來到本分公司，所以我車
2026/03/02 是圓圓過世後的第 267 天，可能連假放太多天，作息一下子調不回來，昨晚翻了很久才睡著，不過好加在今天在台北上班，所以今天就定為補眠之旅，一路上刻意步調快一些些，因為晚上還要繞去加油，不過買咖啡的時候就不得了了，今天櫃檯只有一個人而已，而且還是新人，一邊結帳還要一邊泡咖啡，所以
2026/03/01 是圓圓過世後的第 266 天，今天睡到十點半起床，然後就起來悠哉吃早餐，順便看看新聞，想說明天搞不好可以進場買個股票，就這樣到了十二點，我就去跑步運動了，前陣子天氣比較冷，跑步都不太會流汗，今天就很熱了，跑起來就流很多汗比較棒，然後中途手機跳個通知，說 Threads with
2026/02/28 是圓圓過世後的第 265 天，今天睡到十點起床，然後偶然看到一齣賽車系，是余文樂演的電影，上次看到這面孔是以前在新竹的實驗室的學妹位置，貼著很多余文樂照片，然後眼冒愛心，也不知道哪來的勇氣，我同屆的說 XX 很像余文樂勒，頓時整個空氣寧靜，以前在新竹有很多值得回憶的事，也包括帶
2026/02/27 是圓圓過世後的第 264 天，今天睡到十點起床，然後就看美食節目介紹新竹城隍廟周遭的食物，還看了一下財經節目，希望下週有進場機會，就這樣放空看到了中午，中午吃牛肉麵，然後一邊看火影忍者，最近倒是有點怪，毛豆哥看電視都要坐在我身上看，難道是圓圓的化身嗎。
電視看到兩三點，我
2026/02/26 是圓圓過世後的第 263 天，今天在台北上班，原本想說要不要去桃園安慰一下西瓜哥，西瓜哥昨晚跟他女友吵架，因為女友沒在上班，又晚餐想要吃好料，就讓女友壓力爆發，但後來想想在台北也可以用電話講勒，於是我就去台北舒適的辦公室了，早上到位置上也是懶懶的，只想看股票休息，然後交大博士姐
2026/02/25 是圓圓過世後的第 262 天，今天在台北上班，也不知怎麼搞得，今天有感通勤人數比平常多，然後買咖啡也花了一些時間，所以刷卡的時候也快九點了，到位置上後就坐著看股票，眼看還有閒錢，就丟進去股市吧，不然每天一直等著入場也不是辦法，然後早上還跟高雄同事聊天，我就說西瓜哥昨天丟橘子籽給
2026/02/24 是圓圓過世後的第 261 天，今天在台北上班，新年的開頭，想說穿個襯衫去公司好了，於是我就去掛襯衫的房間拿襯衫來穿，一踏入房間看到架子，腦中的回憶頓時湧上，因為這裡是儲物間，所以圓圓很喜歡在這裡亂鑽亂躲，每每找不到人來這邊找就沒錯，只是常常發生一個窘境，圓圓瞪大雙眼望著我，我卻
2026/02/23 是圓圓過世後的第 260 天，今天去桃園上班，要好好看看過一個年後的西瓜哥，不過今天行程有點異動，早上我要先去桃園幫我哥拿網球拍，跟對方約 11:30 碰面，這地方在我公司再往南一些，我先在家裡看一下股票，然後大概 09:30 左右出門，想說塞車的話也不至於遲到，但是上路之後發
2026/03/04 是圓圓過世後的第 269 天，今天在台北上班，出門的時候下了些雨，讓工作路上增添了幾分不便，到公司的時候已經近九點了，所以包包放一放，電腦開一開也差不多可以看股票了，今天跌好多喔，就開始看還有沒有閒錢可以繼續買，途中交大博士姐就敲我訊息，說讀卡機壞掉了，問我說台北有沒有地方可以
2026/03/03 是圓圓過世後的第 268 天，今天去桃園上班，我先在家裡看股票一下，然後才慢慢出門，一路上下著雨，所以在快速道路就很塞，一如往例紀錄一下天空，上了高速公路後也是塞塞塞，好險不趕時間，到公司的時候已經十一點了，今天不知道公司有什麼活動，我看有兩個分公司的人都來到本分公司，所以我車
2026/03/02 是圓圓過世後的第 267 天，可能連假放太多天，作息一下子調不回來，昨晚翻了很久才睡著，不過好加在今天在台北上班，所以今天就定為補眠之旅，一路上刻意步調快一些些，因為晚上還要繞去加油，不過買咖啡的時候就不得了了，今天櫃檯只有一個人而已，而且還是新人，一邊結帳還要一邊泡咖啡，所以
2026/03/01 是圓圓過世後的第 266 天，今天睡到十點半起床，然後就起來悠哉吃早餐，順便看看新聞，想說明天搞不好可以進場買個股票，就這樣到了十二點，我就去跑步運動了，前陣子天氣比較冷，跑步都不太會流汗，今天就很熱了，跑起來就流很多汗比較棒，然後中途手機跳個通知，說 Threads with
2026/02/28 是圓圓過世後的第 265 天，今天睡到十點起床，然後偶然看到一齣賽車系，是余文樂演的電影，上次看到這面孔是以前在新竹的實驗室的學妹位置，貼著很多余文樂照片，然後眼冒愛心，也不知道哪來的勇氣，我同屆的說 XX 很像余文樂勒，頓時整個空氣寧靜，以前在新竹有很多值得回憶的事，也包括帶
2026/02/27 是圓圓過世後的第 264 天，今天睡到十點起床，然後就看美食節目介紹新竹城隍廟周遭的食物，還看了一下財經節目，希望下週有進場機會，就這樣放空看到了中午，中午吃牛肉麵，然後一邊看火影忍者，最近倒是有點怪，毛豆哥看電視都要坐在我身上看，難道是圓圓的化身嗎。
電視看到兩三點，我
2026/02/26 是圓圓過世後的第 263 天，今天在台北上班，原本想說要不要去桃園安慰一下西瓜哥，西瓜哥昨晚跟他女友吵架，因為女友沒在上班，又晚餐想要吃好料，就讓女友壓力爆發，但後來想想在台北也可以用電話講勒，於是我就去台北舒適的辦公室了，早上到位置上也是懶懶的，只想看股票休息，然後交大博士姐
2026/02/25 是圓圓過世後的第 262 天，今天在台北上班，也不知怎麼搞得，今天有感通勤人數比平常多，然後買咖啡也花了一些時間，所以刷卡的時候也快九點了，到位置上後就坐著看股票，眼看還有閒錢，就丟進去股市吧，不然每天一直等著入場也不是辦法，然後早上還跟高雄同事聊天，我就說西瓜哥昨天丟橘子籽給
2026/02/24 是圓圓過世後的第 261 天，今天在台北上班，新年的開頭，想說穿個襯衫去公司好了，於是我就去掛襯衫的房間拿襯衫來穿，一踏入房間看到架子，腦中的回憶頓時湧上，因為這裡是儲物間，所以圓圓很喜歡在這裡亂鑽亂躲，每每找不到人來這邊找就沒錯，只是常常發生一個窘境，圓圓瞪大雙眼望著我，我卻
2026/02/23 是圓圓過世後的第 260 天，今天去桃園上班，要好好看看過一個年後的西瓜哥，不過今天行程有點異動，早上我要先去桃園幫我哥拿網球拍，跟對方約 11:30 碰面，這地方在我公司再往南一些，我先在家裡看一下股票，然後大概 09:30 左右出門，想說塞車的話也不至於遲到，但是上路之後發
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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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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回顧目前手上有的素材：
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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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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
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
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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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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回顧目前手上有的素材：
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System Role
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而各
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比方說問 ChatGPT
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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，
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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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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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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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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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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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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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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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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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
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
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
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
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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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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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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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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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
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此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
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最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
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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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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」
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」
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
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
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
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
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
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
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
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
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」
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」
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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。
在我們的案例中，假設我們正在與一位對 AI 一無所知但非常有動力進行測試的人合作，並請 ChatGPT 提供協助，提供給 ChatGPT 的原始提示是：
提供一個
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。
對於 AI 開發者來說，超越人類設計的提示並使用生成式 AI，其過程與基於資料庫查詢製作傳統複雜報告並無太大不同：
最終用戶通常不想參與報告的製作過程
用戶只需定義
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。
本章的範圍展示了通過概念驗證編碼原型範例，探索自動化生成式 AI 創意的快速崛起，目標是證明，隨著生成式 AI 的持續擴展，生成創意將呈指數級增長。
本章的主要限
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。
創意是指透過直覺思考、腦力激盪及其他想像力驅動的方法來創造新想法的過程，生成式創意則利用生成式 AI 技術創建內容，包括文本、文本轉圖像、圖像轉文本，以及圖像轉圖像的創
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。
本章涵蓋主題為：
定義自動產生構思
超越人類設計提示的世界
實施基於檢索增強生成 (RAG) 的系統
ChatGPT總結一個流程
Meta Llama 2 用
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。
生成式創意（Generative Ideation）是指在無需人類干預的情況下生成想法與內容的過程。儘管最初的創意自動化流程開發仍需要人類設計師和開發者參與，但生成式生
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。
我們首先定義了 F-AGI (Functional Artificial General Intelligence)，描述其在封閉生態系統中完成特定實際任務的能力。接著
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
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
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
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。
在我們的案例中，假設我們正在與一位對 AI 一無所知但非常有動力進行測試的人合作，並請 ChatGPT 提供協助，提供給 ChatGPT 的原始提示是：
提供一個
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。
對於 AI 開發者來說，超越人類設計的提示並使用生成式 AI，其過程與基於資料庫查詢製作傳統複雜報告並無太大不同：
最終用戶通常不想參與報告的製作過程
用戶只需定義
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。
本章的範圍展示了通過概念驗證編碼原型範例，探索自動化生成式 AI 創意的快速崛起，目標是證明，隨著生成式 AI 的持續擴展，生成創意將呈指數級增長。
本章的主要限
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。
創意是指透過直覺思考、腦力激盪及其他想像力驅動的方法來創造新想法的過程，生成式創意則利用生成式 AI 技術創建內容，包括文本、文本轉圖像、圖像轉文本，以及圖像轉圖像的創
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。
本章涵蓋主題為：
定義自動產生構思
超越人類設計提示的世界
實施基於檢索增強生成 (RAG) 的系統
ChatGPT總結一個流程
Meta Llama 2 用
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。
生成式創意（Generative Ideation）是指在無需人類干預的情況下生成想法與內容的過程。儘管最初的創意自動化流程開發仍需要人類設計師和開發者參與，但生成式生
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。
我們首先定義了 F-AGI (Functional Artificial General Intelligence)，描述其在封閉生態系統中完成特定實際任務的能力。接著
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
