PromptEngineering
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Learn AI 不 BI
2025/02/09
AI說書 - 從0開始 - 320 | Embedding 後詞彙相似度計算
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。 回顧目前手上有的素材: 載入文本並執行 Tokenization:AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization 文本處理以降低
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Learn AI 不 BI
2025/02/08
AI說書 - 從0開始 - 319 | 檢視 Embedding 是否包含某詞彙
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。 回顧目前手上有的素材: 載入文本並執行 Tokenization:AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization 文本處理以降低
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Learn AI 不 BI
2025/02/07
AI說書 - 從0開始 - 318 | Embedding 模型描述
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。 回顧目前手上有的素材: 載入文本並執行 Tokenization:AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization 文本處理以降低
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Learn AI 不 BI
2025/02/06
AI說書 - 從0開始 - 317 | Embedding 模型描述
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。 回顧目前手上有的素材: 載入文本並執行 Tokenization:AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization 文本處理以降低
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Learn AI 不 BI
2025/02/05
AI說書 - Prompt Engineering - 159 | 自動輸出細化探討
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。 在 Madaan 等人最近於 2023 年的一項研究中,他們引入了一種稱為「Self-Refine」的方
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Learn AI 不 BI
2025/02/04
AI說書 - 從0開始 - 316 | Tokenization 後基本資訊窺探與 Embedding 訓練
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。 回顧目前手上有的素材: 載入文本並執行 Tokenization:AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization 文本處理以降低
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Learn AI 不 BI
2025/02/03
AI說書 - 從0開始 - 315 | 文本處理以降低 Tokenization 負擔
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。 回顧目前手上有的素材: 載入文本並執行 Tokenization:AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization 接著將 To
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Learn AI 不 BI
2025/02/02
AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization
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。 首先我們先匯入文本,下面程式載入一個包含法國哲學家、科學家和數學家笛卡爾所寫內容的檔案: !curl -L https://raw.githubusercontent
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Learn AI 不 BI
2025/02/01
AI說書 - 從0開始 - 313 | Prompt Design 和 Prompt Engineering 差異
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。 ChatGPT 模型令人印象深刻,已經讓所有人感到驚訝,然而,ChatGPT 有記憶問題!它只記得從訓練數據中學到的東西,例如,2024 年 1 月時,ChatGPT
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Learn AI 不 BI
2025/01/31
AI說書 - 從0開始 - 312 | 第十一章目錄
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。 本章節將涵蓋以下內容: 使用 Punkt 對文字進行標記 使用 Gensim 和 Word2Vec 嵌入文本 探討單字的向量 探索嵌入向量空間 餘弦相似度
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