Transformer
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Learn AI 不 BI
2025/05/20
AI說書 - 從0開始 - 416 | Vertex AI PaLM 2 參數介紹
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。 Vertex AI 的介面類似於 OpenAI Playground,具有一個提示文本框,還有一個參數列表介面,我們可以進行修改,如下圖所示: 各自代表意義為: T
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Learn AI 不 BI
2025/05/19
AI說書 - 從0開始 - 415 | Vertex AI PaLM 2 介面
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。 Vertex AI PaLM 2 相當於 OpenAI GPT-4 的服務導向架構等效版本,以下將介紹線上介面及主要參數,並利用 PaLM 2 的知識來解釋其參數。
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Learn AI 不 BI
2025/05/18
AI說書 - 從0開始 - 414 | Google Colab Copilot
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。 選擇使用 AI Copilot 後,會出現以下視窗: 我們可以輸入產生費波南西係數的 Prompt: 結果為:
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Learn AI 不 BI
2025/05/17
AI說書 - 從0開始 - 413 | Google Colab Copilot
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 Colab Copilot 類似於 GitHub Copilot,就像我們在第七章中的 GitHub Copilot 程式碼助手部分所使用的那樣,Goog
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EC3
3 天前
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Ai能直接在瀏覽器裡面操作,會很放便操作與使用。
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Learn AI 不 BI
2025/05/16
AI說書 - 從0開始 - 412 | Google Workspace
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 AI說書 - 從0開始 - 411 | Google Workspace 的內容,如果覺得太長,可以要求做總結: 結果為: Google Docs 使用一種稱為
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Learn AI 不 BI
2025/05/15
AI說書 - 從0開始 - 411 | Google Workspace
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。 由 Transformer 驅動的類似 ChatGPT 的生成式 AI 協作工具已經擴展至 Google Workspace,就像 Microsoft 365 Copi
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Learn AI 不 BI
2025/05/14
AI說書 - 從0開始 - 410 | Google Gemini
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。 Gemini 基於 Google Cloud AI 的先進技術運作,涵蓋 LaMBDA、PALM、Gemini(多模態)模型,以及即將推出的更新、更優的架構,這些由 T
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Learn AI 不 BI
2025/05/12
AI說書 - 從0開始 - 409 | AI 助手未來走向分析
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。 在進入快速增長的 AI 驅動助手世界之前,請閱讀以下來自 OpenAI GPT-4 的分析,該分析探討了與下一代助手相關的成本,這些助手正逐漸偏離免費開源助手的模式:
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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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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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