三分鐘學AI (3)
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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。
以下使用 Vertex AI PaLM 2 進行情感分析，並說明決策依據：
from vertexai.language_models import TextGene
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以下使用 Vertex AI PaLM 2 進行情感分析：
from vertexai.language_models import TextGenerationMo
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以下使用 Vertex AI PaLM 2 進行文章總結：
import vertexai
from vertexai.language_models import
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以下建置一函數，並使用 Vertex AI PaLM 2 進行 QA 問答：
from vertexai.preview.language_models import
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準備好前置作業後，以下開始使用 Vertex AI PaLM 2 進行 QA 問答：
from vertexai.preview.language_models im
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為了使用 Vertex AI PaLM 2 API，我們先執行一些必要前置作業：
!pip install google-cloud-aiplatform
from
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Vertex AI 平台不斷發展，您正處於技術的前沿，我們使用的模型會定期更新，這些更新可能會導致結果或運作方式出現細微的差異，最新版本未必是最穩定的版本，因此您需要密
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我們也可以嘗試看看不同類型工作：
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延續 AI說書 - 從0開始 - 418 | Vertex AI PaLM 2 助手 的內容，先從選擇模型開始：
然後輸入 Prompt 並查看回應：
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。
延續 AI說書 - Prompt Engineering - 172 | Prompt 複合範例 的內容
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Google AI 的趨勢是使非機器學習專家能夠執行機器學習專家的任務，其使用者介面如下：
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延續 AI說書 - 從0開始 - 416 | Vertex AI PaLM 2 參數介紹 內容，如果溫度、Softmax、Top-K 和 Top-P 一起實現，我們可
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Vertex AI 的介面類似於 OpenAI Playground，具有一個提示文本框，還有一個參數列表介面，我們可以進行修改，如下圖所示：
各自代表意義為：
T
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Vertex AI PaLM 2 相當於 OpenAI GPT-4 的服務導向架構等效版本，以下將介紹線上介面及主要參數，並利用 PaLM 2 的知識來解釋其參數。
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選擇使用 AI Copilot 後，會出現以下視窗：
我們可以輸入產生費波南西係數的 Prompt：
結果為：
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Google Colab Copilot 類似於 GitHub Copilot，就像我們在第七章中的 GitHub Copilot 程式碼助手部分所使用的那樣，Goog
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在 AI說書 - 從0開始 - 411 | Google Workspace 的內容，如果覺得太長，可以要求做總結：
結果為：
Google Docs 使用一種稱為
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由 Transformer 驅動的類似 ChatGPT 的生成式 AI 協作工具已經擴展至 Google Workspace，就像 Microsoft 365 Copi
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Gemini 基於 Google Cloud AI 的先進技術運作，涵蓋 LaMBDA、PALM、Gemini（多模態）模型，以及即將推出的更新、更優的架構，這些由 T
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。
透過範例可以大大增強對 Prompt Composite 的實際應用的理解，在這裡，我們將重點放在一些將
2025/05/14
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