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三分鐘學AI (2)

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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。 整理目前手上有的素材: AI說書 - 從0開始 - 338 | Embedding Based Search 資料集描述 AI說書 - 從0開始 - 339 | E
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蕭帥哥-avatar-img
7 小時前
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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 - 338 | Embedding Based Search 資料集描述 有了資料集的描述,就可以來進行資料清洗
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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。 我們將更進一步,運行 Embedding 函數,使用 K-Means 聚類演算法建立 Embedding 集群,並要求 Davinci 以文字格式的相應評論來描述每個集
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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。 回顧目前有的素材: AI說書 - 從0開始 - 327 | Embedding Based Search 問答系統前置作業 AI說書 - 從0開始 - 328 |
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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。 回顧目前有的素材: AI說書 - 從0開始 - 327 | Embedding Based Search 問答系統前置作業 AI說書 - 從0開始 - 328 |
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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。 回顧目前有的素材: AI說書 - 從0開始 - 327 | Embedding Based Search 問答系統前置作業 AI說書 - 從0開始 - 328 |