NLP專業執行師
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在NLP高階課程的學習有點像是將心理學的基礎知識，用最前淺顯易懂的語言，並用可以實際跟來談者互動的技術展演出來，有點像是把心理學理論的內容當作是原料，用感官與當下的互動作為料理的過程，創造出一道獨一無二的只屬於執行師與來談者的料理。
雖然對於NLP的概念，之前有陸續在庭韶老師的其他課堂上聽過，但實際加入NLP專業執行師訓練的課程，理解完整的理論發展、概念與應用，仍有種耳目一新的感覺。無論是對於人性的多元觀點、與自己同在與安頓身心的方式，操作上都不困難，但重要的反而是心態的調整，以及如何讓自己在有覺察的前提下，達到身、心、腦合作
大家在跟Chat GPT互動的時候，會不會覺得常常雞同鴨講
我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我們也實作了當中的一種方法，叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧
這篇文章，我們談談其他技巧，稱為「透過LoRA執行Fine Tuning」
大家在跟Chat GPT互動的時候，會不會覺得常常雞同鴨講
我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我們也實作了當中的一種方法，叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧
這篇文章，我們談談其他技巧，稱為Prompt Engineering
回顧我們的目標是自己做一個免錢Chat GPT 自己做免錢Chat GPT吧
當中，我希望外掛一個外部知識庫，叫做RAG，來提升整體問答的品質，同時又能避免機敏資訊被Chat GPT竊取。
緣由參見 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
詳細實作於 使用Meta釋出的模型，實作Chat G
人工智慧中最受歡迎的作法莫過於類神經網路，以當今最受歡迎的大型語言模型 (LLM)也不例外，然而這些持續受到爭議：黑盒子，也就是說我們不知道它內部怎麼運作，只知道給它一段話，它就會輸出一段話來回應。
以下從幾個面向來討論「黑盒子」議題：
透明性 Transparency
以LLM模型的開
回顧ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？這篇文章，Chat GPT回答的結果常常不如人意，因此有個Facebook提出的技術，叫做RAG，它是提升Chat GPT回答品質的方式之一，詳細實作步驟可以參照自己做免錢Chat GPT吧。
這次我們來換個方法，今天要介紹Reinforcement Lea
當Chat GPT回答的東西不是你想要的，怎麼辦呢？
我們提供想法的思路於：ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我想自己動手改善，但是我沒有GPU這項資源怎麼辦？
我們提供免費使用方式於：使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
有了操作環境，但是我不知道怎麼
到目前為止，我們已經完成RAG技術的實作，在上一篇文章使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 5中，可以看到加入RAG之後，可以讓我的大型語言模型回答更為精確。
現在我們要把它用一個畫面做呈現，而不是以程式碼來給大家看，就類似Chat GPT這樣，背後有複雜的程式運行，但是眾人
延續使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 4，我們現在遇到一個問題：語言模型回答的資訊不是我想要的。
於是我參照ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？，想使用低成本的技術：RAG，來改善這問題。
以下開始實作，首先引入一個重量級工具包，它叫做LangChain，這是做語言模型