本文介紹一個研究其提出一種透過接收人類回饋來提高文字生成圖像品質的方法。眾所周知，人類回饋有助於提升文字到圖像生成模型的性能，但傳統方法首先需要學習一個獎勵函數（reward function）來擷取和表達人類的期望，然後根據該獎勵函數改進模型。

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心繫正體中文的科學家，立志使用正體中文撰寫文章。 此沙龍預計涵蓋各項資訊科技知識分享與學習心得

2023年被世人稱做生成式AI世代的元年，各式各樣的AI工具不斷湧現，改變了人們的生活。本文將詳細介紹人工智慧和機器學習的相關知識，以及各種人工智慧和機器學習的實現方法。

這裡是來自 高科大 資管系二年級的學生，希望能在學習的過程中，也分享這些知識給大家。

作者提出一新框架SELF-RAG，強調了大型語言模型(LMMs)的質量和事實性改進，依據需求自動檢索段落，以反思標記生成和評估內容。SELF-RAG讓LMMs自主決定檢索時機和內容，並使其能評估自身生成。實驗表明SELF-RAG改寫LMMs規則，為自主學習和多任務適應的未來鋪平道路。

帶你用上帝視角，針對市面上具有高度價值的影片/論文/書籍，用東方取象，與西方邏輯辯證的角度同時出發，跟著我一起來探討宇宙萬事萬物的本質，隨時隨地都可以來一場說走就走的思維旅行。作者在台積電 / 聯發科等科技產業有累計10年的資歷，近期對於人工智慧，東方易經，西方辯證邏輯，還有佛法向內求有深度興趣。

這篇文章揭示了訓練GPT模型的三個核心技術：預訓練、微調及增強式學習。預訓練利用大量網路資料提供基礎能力；微調讓GPT更貼近人類思維偏好；增強式學習最終優化模型回答問題的方式。此外，多語言預訓練能讓GPT在一語言的任務學習後，自動掌握其他語言的同樣任務。