Prompt
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Learn AI 不 BI
2024/11/20
AI說書 - Prompt Engineering - 140 | 自動 Prompt 最佳化範例
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。 此部分延續 AI說書 - Prompt Engineering - 139 | 自動 Prompt 最佳
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▪︎電腦視覺 ▪︎歷史內容▪︎3d建模
Learn AI 不 BI
2024/11/19
AI說書 - Prompt Engineering - 139 | 自動 Prompt 最佳化範例
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。 範例 3- Iterative Optimization Ultimate Optimization
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2024/11/18
AI說書 - 從0開始 - 253 | Attention 模型視覺化
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。 如果我們想要獲得 Transformer 的模型觀點,只需要撰寫以下程式碼: model_view(attention, tokens, sentence_b_sta
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Learn AI 不 BI
2024/11/17
AI說書 - 從0開始 - 252 | Attention Head 視覺化
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 251 | Attention Head 視覺化 對 BertViz 的操作,如果我們點選 「cats」一詞,會得到以下結果圖: 其
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Learn AI 不 BI
2024/11/16
AI說書 - 從0開始 - 251 | Attention Head 視覺化
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 250 | Attention Head 視覺化 的內容,接著開始分析,兩列標記上方的每種顏色代表 Layer Number 的一個注
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Learn AI 不 BI
2024/11/15
AI說書 - 從0開始 - 250 | Attention Head 視覺化
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。 我們在 AI說書 - 從0開始 - 249 | BertViz 安裝 中已經準備好所有的素材了,包含 BertViz 的安裝,以及資料準備,現在可以展開視覺化之旅:
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Learn AI 不 BI
2024/11/14
AI說書 - Prompt Engineering - 138 | 自動 Prompt 最佳化範例
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。 此部分延續 AI說書 - Prompt Engineering - 137 | 自動 Prompt 最佳
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Learn AI 不 BI
2024/11/14
AI說書 - 從0開始 - 249 | BertViz 安裝
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。 Jesse Vig 的文章 A Multiscale Visualization of Attention in the Transformer Model, 2019
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Learn AI 不 BI
2024/11/13
AI說書 - Prompt Engineering - 137 | 自動 Prompt 最佳化範例
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。 範例 2- Iterative Optimization 迭代優化是一種更複雜的方法,促進用戶和人工智
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Learn AI 不 BI
2024/11/13
AI說書 - 從0開始 - 248 | 第九章總覽
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。 在本章結束時,您將能夠與使用者互動以顯示 Transformer 模型活動的視覺化,Transformer 的解譯工具還有很長的路要走,然而,這些新興工具將幫助開發人員
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