到目前為止，我們已經完成RAG技術的實作，在上一篇文章使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 5中，可以看到加入RAG之後，可以讓我的大型語言模型回答更為精確。

現在我們要把它用一個畫面做呈現，而不是以程式碼來給大家看，就類似Chat GPT這樣，背後有複雜的程式運行，但是眾人

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使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 6

接著載入Part 2需要的相關依賴，其分別為：

from torch import cuda, bfloat16import 
import transformers

然後選擇我們要的Meta模型，這邊可以是Llama 2或者是Llama 3，後者是Meta最新釋出的模型。

同時我們也讓系統自

投資理財

使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 2

背景

各位ChatGPT使用者是否常常發生以下狀況：ChatGPT跟你雞同鴨講。

原因就出在ChatGPT當初在訓練時，在你所處的專業Domain並沒有足夠的訓練資料。

針對這種情況要怎麼辦呢？

今天將介紹幾種分法來解決，並分析各種方法的優劣。



方法羅列

提示工程 (Prompt E

親子與教育

ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？

延續使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 4，我們現在遇到一個問題：語言模型回答的資訊不是我想要的。

於是我參照ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？，想使用低成本的技術：RAG，來改善這問題。

以下開始實作，首先引入一個重量級工具包，它叫做LangChain，這是做語言模型

使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 5

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

自己做免錢Chat GPT吧

延續使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 2
我們已經確定可以進入HuggingFace之後，就要來載入模型，其對應程式為：

Model_Config = transformers.AutoConfig.from_pretrained(
               Mode

閱讀書評

使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 3

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

Trust Region Policy Optimization教學 - Part 1

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




提升Chat GPT能力 - 提問技巧

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

使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - 補充

第一步先在Python環境中安裝本次專案需要用到的Library，相關指令如下：

!pip install accelerate==0.21.0
!pip install transformers==4.31.0
!pip install tokenizers==0.13.3
!pip insta

使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 1

這裡將介紹自然語言處理相關技術與實作紀錄

這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。同時分享各種網路賺錢方法，包含實測結果

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