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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。
Prompt Chaining 範例 1 串聯於：
AI說書 - Prompt Engineering
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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 - 483 | 第十六章前言 到 AI說書 - 從0開始 - 519 | GPT-4V 操作方式，我們完成書籍：Transformers f
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延續 AI說書 - 從0開始 - 518 | GPT-4V 操作方式 的程式，我們將結果整理成好看的格式：
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GPT-4 帶視覺能力之 GPT-4V 可以通過 OpenAI API 分析我們提交的圖像，我們已經生成了一些具有高度發散性的自然語言處理語意聯想和電腦視覺圖像，但是
▷ RNN、LSTM 與 Transformer：突破框架的思考方式
在 AI 領域中，隨著自然語言處理的需求加劇，以及在硬體算力提升與大數據時代的到來，處理「序列」關係的神經網路模型也隨之逐步演進。
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。
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▷ Transformer 的概念
1.誕生
Transformer 就是為了解決 RNN、LSTM 傳統處理序列關係的模型所遭遇的問題而發明的。**