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2026/02/10 是圓圓過世後的第 247 天，今天在台北上班，一到公司就坐著休息看股票，然後觀察到賭博股的 Pattern 好像蠢蠢欲動，但是我又怕一個萬一錢要卡過年就糟了，所以我是只有觀望沒有進場，不過快到十點左右，發現 Pattern 出現攻擊型態了，我就衝啊，然後就泡個半小時，發現快要漲
2026/02/09 是圓圓過世後的第 246 天，今天在台北上班，走去公司路上，看到停車場的車子數量，就知道很多人開始請假了，到公司後一如往常開始休息看股票，主要是看黃金能不能出掉，大概摸到十點左右，我就開始做事了，想要看能不能放年假前把程式的心智圖做完，因為程式很大一片，我發現上週的 Block
2026/02/08 是圓圓過世後的第 245 天，今天睡到九點半起床，然後看犯罪破案的紀錄片，一邊吃早餐，看完之後又接著看周星馳的搞笑片，真是從小看到大，每次轉到都還是會看一下，就這樣看到中午左右，今天中午要去吃火鍋，今天天氣好冷，火鍋店生意很好，這家店還不錯吃，有很多種肉，有牛、雞、羊、豬，然後
2026/02/07 是圓圓過世後的第 244 天，今天八點半就被迫起床，就吃個菠蘿麵包，喝著咖啡，看看新聞，大概到了十點左右，就出發去新房子建商那邊，要進行客變簽約，是在工地裡面的一個臨時高架小房子，然後裡面有辦公桌、印表機、電腦，進去還要脫鞋子換室內拖，還有香水香香的，之後就展開進行一系列的簽名
2026/02/06 是圓圓過世後的第 243 天，今天在台北上班，一到公司就累累的，然後看看股票，今天領了分紅，有錢可以買股票了，大概到十點左右，我就開始做事了，想說把 Performace Measurement KPI Query 程式看完，之前有看過一些，也知道這不是很容易，所以我昨天有挑好
2026/02/05 是圓圓過世後的第 242 天，今天早上請假，要去醫院拿藥，但是我大概晚了半小時到醫院，這不得了，醫院人滿為患，很多人坐著輪椅，也很多人帶著禮品，我就在外面找一個小縫縫站著，只能看看股票，跟同事聊聊天，就這樣在外面站了一個多小時，旁邊的人還請我幫忙顧他要送醫生的禮品，在差不多 1
2026/02/04 是圓圓過世後的第 241 天，今天去桃園上班，因為要吃尾牙，小主管和中主管都出國，所以我就稍微混一點，在家裡看看股票，東摸西摸，到公司的時候已經十一點了，我要去停在後山的停車場，路途中會經過散步的步道，我就看到一個熟悉的拖鞋跟頭髮造型，我就拍個照，然後先去停車，停好車要走去辦公
2026/02/03 是圓圓過世後的第 240 天，今天在台北上班，有鑒於上週五有發了一個 Topic 問北歐工程師問題出在哪後，對方在週六有給我一個回覆，今天是時候驗證對方給的東西到底有沒有問題了，心情很兩難，一方面知道不會很順利，另一方面也總想著要樂觀，昨天因為開車去公司臨停有跟警衛打招呼，現在
2026/02/02 是圓圓過世後的第 239 天，今天去桃園上班，然後顧著看股票，就比較晚出門，再加上今天要去加油，所以差不多 10:30 才步上正軌，在上高速公路那段還是有塞車，但是跟非寒假時段比已經好很多了，一路上沒什麼空曠路段可以開快一點，而且帶點小雨還有濃濃的霧，下次再塞車時就是下五楊高架
2026/02/01 是圓圓過世後的第 238 天，今天有設鬧鐘，九點初頭就起床，起床後就一邊看電視一邊吃早餐，電視看的是破案實錄，說小時候殺人了，快到法律追訴期屆滿時，還是被抓了，從小時候就對這種很有興趣，只是毛豆哥在的時候我就不能看，說什麼會害他半夜尿褲子，看完之後我就轉到一個電影，好像還不錯看
2026/02/10 是圓圓過世後的第 247 天，今天在台北上班，一到公司就坐著休息看股票，然後觀察到賭博股的 Pattern 好像蠢蠢欲動，但是我又怕一個萬一錢要卡過年就糟了，所以我是只有觀望沒有進場，不過快到十點左右，發現 Pattern 出現攻擊型態了，我就衝啊，然後就泡個半小時，發現快要漲
2026/02/09 是圓圓過世後的第 246 天，今天在台北上班，走去公司路上，看到停車場的車子數量，就知道很多人開始請假了，到公司後一如往常開始休息看股票，主要是看黃金能不能出掉，大概摸到十點左右，我就開始做事了，想要看能不能放年假前把程式的心智圖做完，因為程式很大一片，我發現上週的 Block
2026/02/08 是圓圓過世後的第 245 天，今天睡到九點半起床，然後看犯罪破案的紀錄片，一邊吃早餐，看完之後又接著看周星馳的搞笑片，真是從小看到大，每次轉到都還是會看一下，就這樣看到中午左右，今天中午要去吃火鍋，今天天氣好冷，火鍋店生意很好，這家店還不錯吃，有很多種肉，有牛、雞、羊、豬，然後
2026/02/07 是圓圓過世後的第 244 天，今天八點半就被迫起床，就吃個菠蘿麵包，喝著咖啡，看看新聞，大概到了十點左右，就出發去新房子建商那邊，要進行客變簽約，是在工地裡面的一個臨時高架小房子，然後裡面有辦公桌、印表機、電腦，進去還要脫鞋子換室內拖，還有香水香香的，之後就展開進行一系列的簽名
2026/02/06 是圓圓過世後的第 243 天，今天在台北上班，一到公司就累累的，然後看看股票，今天領了分紅，有錢可以買股票了，大概到十點左右，我就開始做事了，想說把 Performace Measurement KPI Query 程式看完，之前有看過一些，也知道這不是很容易，所以我昨天有挑好
2026/02/05 是圓圓過世後的第 242 天，今天早上請假，要去醫院拿藥，但是我大概晚了半小時到醫院，這不得了，醫院人滿為患，很多人坐著輪椅，也很多人帶著禮品，我就在外面找一個小縫縫站著，只能看看股票，跟同事聊聊天，就這樣在外面站了一個多小時，旁邊的人還請我幫忙顧他要送醫生的禮品，在差不多 1
2026/02/04 是圓圓過世後的第 241 天，今天去桃園上班，因為要吃尾牙，小主管和中主管都出國，所以我就稍微混一點，在家裡看看股票，東摸西摸，到公司的時候已經十一點了，我要去停在後山的停車場，路途中會經過散步的步道，我就看到一個熟悉的拖鞋跟頭髮造型，我就拍個照，然後先去停車，停好車要走去辦公
2026/02/03 是圓圓過世後的第 240 天，今天在台北上班，有鑒於上週五有發了一個 Topic 問北歐工程師問題出在哪後，對方在週六有給我一個回覆，今天是時候驗證對方給的東西到底有沒有問題了，心情很兩難，一方面知道不會很順利，另一方面也總想著要樂觀，昨天因為開車去公司臨停有跟警衛打招呼，現在
2026/02/02 是圓圓過世後的第 239 天，今天去桃園上班，然後顧著看股票，就比較晚出門，再加上今天要去加油，所以差不多 10:30 才步上正軌，在上高速公路那段還是有塞車，但是跟非寒假時段比已經好很多了，一路上沒什麼空曠路段可以開快一點，而且帶點小雨還有濃濃的霧，下次再塞車時就是下五楊高架
2026/02/01 是圓圓過世後的第 238 天，今天有設鬧鐘，九點初頭就起床，起床後就一邊看電視一邊吃早餐，電視看的是破案實錄，說小時候殺人了，快到法律追訴期屆滿時，還是被抓了，從小時候就對這種很有興趣，只是毛豆哥在的時候我就不能看，說什麼會害他半夜尿褲子，看完之後我就轉到一個電影，好像還不錯看
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
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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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
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
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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System Role
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而各
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比方說問 ChatGPT
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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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
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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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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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
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資料可能遭到
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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
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
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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。
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。
延續 AI說書 - 從0開始 - 607 | Midjourney 與 Runway Gen-2 串接 的圖片，將其匯入 Runway Gen-2 並使用 Promp
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。
首先先從 Midjourney 產出圖片，可透過以下程式下載：
!curl -L https://raw.githubusercontent.com/Denis205
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。
整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 598 | CustomGPT 前言
AI說書 - 從0開始 - 599 | Google Cloud Visi
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AI說書 - 從0開始 - 598 | CustomGPT 前言
AI說書 - 從0開始 - 599 | Google Cloud Visi
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AI說書 - 從0開始 - 598 | CustomGPT 前言
AI說書 - 從0開始 - 599 | Google Cloud Visi
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AI說書 - 從0開始 - 598 | CustomGPT 前言
AI說書 - 從0開始 - 599 | Google Cloud Visi
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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。
延續 AI說書 - 從0開始 - 607 | Midjourney 與 Runway Gen-2 串接 的圖片，將其匯入 Runway Gen-2 並使用 Promp
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。
首先先從 Midjourney 產出圖片，可透過以下程式下載：
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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。
整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 598 | CustomGPT 前言
AI說書 - 從0開始 - 599 | Google Cloud Visi
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。
整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 598 | CustomGPT 前言
AI說書 - 從0開始 - 599 | Google Cloud Visi
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。
整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 598 | CustomGPT 前言
AI說書 - 從0開始 - 599 | Google Cloud Visi
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。
整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 598 | CustomGPT 前言
AI說書 - 從0開始 - 599 | Google Cloud Visi
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。
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AI說書 - 從0開始 - 598 | CustomGPT 前言
AI說書 - 從0開始 - 599 | Google Cloud Visi
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。
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範例：選擇歐洲度假勝地
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