GPT-4
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最大標記（Token） 是指大型語言模型（LLM）在處理文本時所能理解和生成的最小單位。以下是對最大標記的詳細解釋：
什麼是Token？
定義：Token 是模型處理文本的基本單位，可以是單個單詞、單詞的一部分（例如子詞）、字符或標點符號。
作用：Token 是將自然語言轉換為模型可理解的數字
上下文窗口大小是指大型語言模型在處理和生成文本時能夠同時考慮的最大標記(token)數量。它決定了模型在一次交互中可以處理的輸入和輸出標記的總數。上下文窗口的主要特點包括:
定義模型能處理的文本長度:例如,GPT-3模型的上下文窗口為2048個標記,意味著它在處理單個文本片段時,可以同時考慮最多2
本文詳細介紹了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統的運作原理，包括檢索與生成模型的結合、應用場景、優勢及技術流程。此外，還闡述了在 RAG 系統中段落切分和 embedding 的重要性，並探討瞭如何評估 RAG 系統的性能和效果。
這篇文章探討了AI多模態技術的革命性進展，包括視覺分析、語音合成與情緒理解等能力，如何從看圖識字到生成程式碼，全面提升工作效率與生活便利。文中以實際案例和企業應用展示多模態技術的潛力，並強調它對個人與商業世界的深遠影響，展現AI的無限可能。
OpenAI執行長奧特曼重新評估了AGI的重要性，並暗示其對未來技術的影響可能不如預期。同時，OpenAI與微軟的合作關係日益緊張，奧特曼意圖減少對微軟的依賴，尋求更多獨立發展的空間。
在這篇文章中，我們將使用OpenAI的GPT-4模型來構建一個進階的RAG系統。透過利用GPT-4的強大能力，我們可以生成更為精確的回答。
2024年12月7日，人工智能領域的領軍企業OpenAI舉行了一場特別的發布會，正式拉開了其"OpenAI 12天"連續發布活動的序幕。在這個寒冷的冬日，OpenAI為全球AI愛好者和專業人士帶來了一份特別的"節日禮物"——承諾在接下來的12天內每天都會推出或展示新的產品或功能，為AI技術的發展掀開
之前分享我用ＡＩ製作圖片、動態影像，但在實際我的工作場景，更常使用的是ＡＩ的文字生成功能。今天想分享的是我用ＡＩ生成帶狀節目的腳本，我使用的是ChatGPT-4，估計幫我省下超過50%的時間，大大提升效率減輕負擔。
2024年10月的某個深夜，我讀到了一篇文Leopold Aschenbrenner寫的文章Situational Awareness，我深感震撼，只花了一個夜晚，我的認知被顛覆了。這篇文章不需要大量的知識儲備，只要認真看完一定能感受到要是我早點看到就好了！秉持著這個想法，我打算寫一系列相關的文章。
🛠️ 如何利用多模態AI創造高效智能工具？
引言
多模態AI以其強大的數據整合與生成能力，正改變各行業的工具設計和使用方式。從多媒體內容創作到醫療輔助診斷，多模態AI正在構建高效智能工具的新格局。以下內容將展示 如何應用多模態AI技術打造高效的智能工具，並深入探討技術方法與實踐案例。
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