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。
錯誤資訊活動可以利用大型語言模型來大規模產生誤導性和虛假的內容！假設有一個非常激進的組織想要消滅無法返回自己國家的政治庇護者，因為他們如果回去會面臨處決或監禁。這個組織
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高風險的突現行為類似於幻覺，但有所不同，例如：
大型語言模型（LLMs）可以生成不僅僅是無意義的內容，還可能包含不適當的內容
LLMs 可能會利用其「創造力」來誤導
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無法確定 ChatGPT 是認真地生成這些幻覺內容，還是試圖表現創意，截至目前，這些回應有些不太可靠，OpenAI 與 Google、Microsoft、Amazon
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在生成式 Transformer 模型（如 GPT 和 PaLM）中，「幻覺」一詞指的是模型生成的資訊並不存在於訓練數據中，甚至與之無關。這些幻覺可能是顯而易見的，也可
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在生成式 Transformer 模型（如 GPT 和 PaLM）中，「幻覺」一詞指的是模型生成的資訊並不存在於訓練數據中，甚至與之無關。這些幻覺可能是顯而易見的，也可
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在生成式 Transformer 模型（如 GPT 和 PaLM）中，「幻覺」一詞指的是模型生成的資訊並不存在於訓練數據中，甚至與之無關。這些幻覺可能是顯而易見的，也可
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。
以下是利用 ChatGPT 的 Custom Instruction 功能的另外一個範例，我們對設定視窗
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因為 AI 每一項風險都可能帶來破壞性的影響，執行生成或判別任務的 Transformer 存在缺陷和弱點，必須加以解決，這些風險源自 LLM 中的 Transform
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將此書的程式檔案 Encoder_decoder_transformer.ipynb 匯入 GPT-4，得到針對程式的分析如下：
