PromptEngineering
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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。
我們將比較 T5 和 ChatGPT 進行摘要的不同方法，目的是理解每個模型學習摘要的方式，而不是斷言其中一個模型的表現優於另一個。選擇哪個模型將取決於 NLP 項目的
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在前七章中，我們探索了幾個 Transformer 生態系統的架構訓練、微調和使用，在第 7 章「ChatGPT 的生成式 AI 革命」中，我們發現 OpenAI 已經
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從 AI說書 - 從0開始 - 349 | 第十二章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 369 | 使用 ChatGPT API 執行 SRL 之範例，我們完成書籍：
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以下提供範例，搭配於 AI說書 - 從0開始 - 363 | 使用 ChatGPT API 執行 SRL 之對話函數撰寫 建立的函數：
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選擇適合的付費AI繪圖工具，關鍵不在於比較模型性能，而在於滿足實際需求、順手的UI介面以及有效的溝通。文章提供三步驟方法論：釐清特定需求（如私密生成、版權考量、文字排版、局部重繪、向量圖輸出），免費試用，找到順手的UI，最後選擇能理解你prompt的模型。
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重點關注 GPT-4 回應的邏輯，如果標籤和解釋符合邏輯並且符合您的需求，則結果可以被認為是令人滿意的，如果沒有，那麼特定於任務的模型（例如 BERT 模型）可能是您專
