ML
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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。
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：
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。
延續 AI說書 - Prompt Engineering - 172 | Prompt 複合範例 的內容
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Google AI 的趨勢是使非機器學習專家能夠執行機器學習專家的任務，其使用者介面如下：
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延續 AI說書 - 從0開始 - 416 | Vertex AI PaLM 2 參數介紹 內容，如果溫度、Softmax、Top-K 和 Top-P 一起實現，我們可
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Vertex AI 的介面類似於 OpenAI Playground，具有一個提示文本框，還有一個參數列表介面，我們可以進行修改，如下圖所示：
各自代表意義為：
T
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Vertex AI PaLM 2 相當於 OpenAI GPT-4 的服務導向架構等效版本，以下將介紹線上介面及主要參數，並利用 PaLM 2 的知識來解釋其參數。
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選擇使用 AI Copilot 後，會出現以下視窗：
我們可以輸入產生費波南西係數的 Prompt：
結果為：
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Google Colab Copilot 類似於 GitHub Copilot，就像我們在第七章中的 GitHub Copilot 程式碼助手部分所使用的那樣，Goog
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在 AI說書 - 從0開始 - 411 | Google Workspace 的內容，如果覺得太長，可以要求做總結：
結果為：
Google Docs 使用一種稱為
