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三分鐘學AI

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這頻道將提供三分鐘以內長度的AI知識,讓你一天學一點AI知識,每天進步一點

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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。 可以造訪 https://platform.openai.com/examples 看看其他有趣應用: 注意,OpenAI GPT 模型並未預訓練來執行這些任務,
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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 AI說書 - 從0開始 - 208 | GitHub Copilot 助手 中,我們使用 GitHub Copilot 於 Pycharm 環境中,現在可以來進行測
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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。 可以在開發環境中使用 OpenAI 最先進模型的生成功能,在本節中,我們將在 JetBrains PyCharm 中執行 GitHub Copilot,可以用以下網址閱
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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 AI說書 - 從0開始 - 206 | OpenAI ChatGPT 使用 中,我們要求 ChatGPT 使用 Python 程式產生費波南西序列,我們可以將此段程
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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。 生成式 AI 和 GPT 助手將滲透到日常應用中,從軟體開發的角度來看,未來將與過去大不相同,類似 ChatGPT 的模型將大大提高日常軟體開發的生產力,我們將釋放 G
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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。 隨著此列表和數量的不斷發展,定期驗證該列表以及 OpenAI 的文檔(模型和棄用頁面)是一種很好的做法: import pandas as pd model_dat
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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。 OpenAI 的模型文件頁面詳細介紹了模型的類別和清單: https://platform.openai.com/docs/models OpenAI 也提供了
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