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。
從 AI說書 - 從0開始 - 401 | 第十四章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 437 | Vertex AI PaLM 2 微調，我們完成書籍：Transf
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 - 401 | 第十四章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 437 | Vertex AI PaLM 2 微調，我們完成書籍：Transf
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。
此外，對於某些地區和服務，請求的數量可能有限，確保你擁有必要的配額，最後，隨著 Google 不斷創建新功能，界面也會有所變化，然而，基本概念保持不變：準備數據集、微調
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。
此外，對於某些地區和服務，請求的數量可能有限，確保你擁有必要的配額，最後，隨著 Google 不斷創建新功能，界面也會有所變化，然而，基本概念保持不變：準備數據集、微調
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。
數據集是為分類任務而構建的，用於判斷一段文本是否與冰球或棒球相關：
使用的模型是 PaLM 2，版本為 text-bison@001，你可以根據項目需求選擇其他模
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數據集是為分類任務而構建的，用於判斷一段文本是否與冰球或棒球相關：
使用的模型是 PaLM 2，版本為 text-bison@001，你可以根據項目需求選擇其他模
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。
要微調模型前，需要擁有存儲空間並獲得創建和使用 Bucket（存儲數據的容器）的許可權：https://cloud.google.com/storage/docs/cr
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要微調模型前，需要擁有存儲空間並獲得創建和使用 Bucket（存儲數據的容器）的許可權：https://cloud.google.com/storage/docs/cr
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。
即便是大型語言模型（LLM）有時在特定項目中也會失敗，此時我們應該怎麼做呢？是使用現成的模型設計出好的提示詞？使用嵌入模型進行提示工程？還是微調模型以滿足我們的需求？
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即便是大型語言模型（LLM）有時在特定項目中也會失敗，此時我們應該怎麼做呢？是使用現成的模型設計出好的提示詞？使用嵌入模型進行提示工程？還是微調模型以滿足我們的需求？
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。
AI說書 - 從0開始 - 432 | Vertex AI PaLM 2 API 的結果為：
並以Python 執行之，結果為正確的。
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AI說書 - 從0開始 - 432 | Vertex AI PaLM 2 API 的結果為：
並以Python 執行之，結果為正確的。
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有鑒於 AI說書 - 從0開始 - 431 | Vertex AI PaLM 2 API 說 AI 助手產生的結果是有問題的，以下我們重新生成程式碼：
import
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有鑒於 AI說書 - 從0開始 - 431 | Vertex AI PaLM 2 API 說 AI 助手產生的結果是有問題的，以下我們重新生成程式碼：
import
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我們來驗證 AI說書 - 從0開始 - 430 | Vertex AI PaLM 2 API 的內容是否正確：
def fibonacci(n):
a = 0
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我們來驗證 AI說書 - 從0開始 - 430 | Vertex AI PaLM 2 API 的內容是否正確：
def fibonacci(n):
a = 0
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以下使用 Vertex AI PaLM 2 進行程式碼產生：
from vertexai.preview.language_models import CodeCha
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以下使用 Vertex AI PaLM 2 進行程式碼產生：
from vertexai.preview.language_models import CodeCha
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延續 AI說書 - 從0開始 - 428 | Vertex AI PaLM 2 API 的程式，結果為：
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以下使用 Vertex AI PaLM 2 進行多選擇決策問題：
from vertexai.language_models import TextGeneratio
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以下使用 Vertex AI PaLM 2 進行多選擇決策問題：
from vertexai.language_models import TextGeneratio
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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，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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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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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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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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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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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：
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然後輸入 Prompt 並查看回應：
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此外，對於某些地區和服務，請求的數量可能有限，確保你擁有必要的配額，最後，隨著 Google 不斷創建新功能，界面也會有所變化，然而，基本概念保持不變：準備數據集、微調
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使用的模型是 PaLM 2，版本為 text-bison@001，你可以根據項目需求選擇其他模
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數據集是為分類任務而構建的，用於判斷一段文本是否與冰球或棒球相關：
使用的模型是 PaLM 2，版本為 text-bison@001，你可以根據項目需求選擇其他模
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要微調模型前，需要擁有存儲空間並獲得創建和使用 Bucket（存儲數據的容器）的許可權：https://cloud.google.com/storage/docs/cr
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要微調模型前，需要擁有存儲空間並獲得創建和使用 Bucket（存儲數據的容器）的許可權：https://cloud.google.com/storage/docs/cr
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。
即便是大型語言模型（LLM）有時在特定項目中也會失敗，此時我們應該怎麼做呢？是使用現成的模型設計出好的提示詞？使用嵌入模型進行提示工程？還是微調模型以滿足我們的需求？
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。
即便是大型語言模型（LLM）有時在特定項目中也會失敗，此時我們應該怎麼做呢？是使用現成的模型設計出好的提示詞？使用嵌入模型進行提示工程？還是微調模型以滿足我們的需求？
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AI說書 - 從0開始 - 432 | Vertex AI PaLM 2 API 的結果為：
並以Python 執行之，結果為正確的。
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並以Python 執行之，結果為正確的。
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import
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。
有鑒於 AI說書 - 從0開始 - 431 | Vertex AI PaLM 2 API 說 AI 助手產生的結果是有問題的，以下我們重新生成程式碼：
import
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。
我們來驗證 AI說書 - 從0開始 - 430 | Vertex AI PaLM 2 API 的內容是否正確：
def fibonacci(n):
a = 0
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。
我們來驗證 AI說書 - 從0開始 - 430 | Vertex AI PaLM 2 API 的內容是否正確：
def fibonacci(n):
a = 0
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 進行程式碼產生：
from vertexai.preview.language_models import CodeCha
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 進行程式碼產生：
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以下使用 Vertex AI PaLM 2 進行多選擇決策問題：
from vertexai.language_models import TextGeneratio
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 進行多選擇決策問題：
from vertexai.language_models import TextGeneratio
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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，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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以下使用 Vertex AI PaLM 2 進行文章總結：
import vertexai
from vertexai.language_models import
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from vertexai.preview.language_models import
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from vertexai.preview.language_models import
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from vertexai.preview.language_models im
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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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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：
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