PromptPattern
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Learn AI 不 BI
2025/05/11
AI說書 - 從0開始 - 408 | PaLM 2 特色
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。 PaLM 2 在不同模型大小的下游任務上表現顯著優於 PaLM,PaLM 2 系列中最大的模型 PaLM 2-L 甚至比 PaLM 的最大模型還要小!通過減少操作和並行
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pratik
1 小時前
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Learn AI 不 BI
2025/05/10
AI說書 - 從0開始 - 407 | PaLM 2 特色
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。 PaLM 2 是一個先進的語言模型,在多語言能力和推理能力方面優於其前身 PaLM,推理能力已成為提高 Transformer 模型能力以減少其缺陷的一個關鍵領域。
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Learn AI 不 BI
2025/05/09
AI說書 - 從0開始 - 406 | PaLM 特色
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。 Google AI 的 Pathways Language Model(PaLM)擁有 5400 億個參數,並且是在稍早探討的 Pathways ML 系統上訓練的,P
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Learn AI 不 BI
2025/05/08
AI說書 - 從0開始 - 405 | PaLM 特色
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。 Google AI 的 Pathways Language Model(PaLM)擁有 5400 億個參數,並且是在稍早探討的 Pathways ML 系統上訓練的,P
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Learn AI 不 BI
2025/05/07
AI說書 - 從0開始 - 404 | Pathways 特色
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。 Pathways 的創新可以用下圖表示: 當中說明為: 客戶端將程序提交給資源管理器並控制這些程序的執行,當客戶端將程序提交給資源管理器時,資源管理器會為客戶端分配
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Learn AI 不 BI
2025/05/06
AI說書 - 從0開始 - 403 | Pathways 特色
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。 PaLM 和 PaLM2 是基於 Pathways 技術構建的,Pathways 是 Google 的一項技術,通過數據並行、模型並行和執行級別並行來提高訓練大型語言模
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Learn AI 不 BI
2025/05/05
AI說書 - 從0開始 - 402 | 第十四章涵蓋範圍
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。 本章節將涵蓋以下主題: Pathways 架構 PaLM 架構 PaLM 2 架構 Google 的 Transformer 驅動的生成人工智慧助手 Gemi
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Learn AI 不 BI
2025/05/04
AI說書 - Prompt Engineering - 171 | Prompt 複合施行
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。 Custom Instruction 功能目前僅適用於 ChatGPT Plus 和 Enterpris
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海王星女郎
7 天前
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"個人化" 後的 GPT 真的就像是專屬助手,更好用!
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Learn AI 不 BI
2025/05/03
AI說書 - 從0開始 - 401 | 第十四章引言
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。 也許第 7 章《使用 ChatGPT 的生成式 AI 革命》讓我們認為 OpenAI 的 ChatGPT 終結了大型語言模型(LLM)和生成式 AI 的巨大進展,或許像
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Learn AI 不 BI
2025/05/02
AI說書 - 從0開始 - 399 | 第十三章額外閱讀
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。 在本章中,我們看到 T5 Transformer 模型如何將原始 Transformer 的編碼器和解碼器堆疊的輸入進行了標準化,原始 Transformer 架構中,
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