前言

在先前的文章中，我們探討了 IBM Watsonx 在客戶滿意度分析中的應用。今天，我們將利用 Google 的兩款大型語言模型（LLM）— flan-ul2 和 flan-t5-xxl，展示它們如何串聯起來生成關於特定主題的隨機問題和回答。

在這篇文章中，將使用 SimpleSequen

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歡迎來到《桃花源記》專欄。這裡不僅是一個文字的集合，更是一個探索、夢想和自我發現的空間。在這個專欄中，我們將一同走進那些隱藏在日常生活中的"桃花源"——那些讓我們心動、讓我們反思、讓我們找到內心平靜的時刻和地方

Karen的沙龍

LLM 串連：利用不同模型的優勢完成更複雜和多樣的任務

前言

在這個迅速變化的技術世界裡，AI 已成為推動創新和效率的主要動力之一，最近很幸運得參加了IBM Watsonx 的 workshop，對我來說是一個很好的機會認識企業對於快速導入AI和整合AI應用的平台。IBM Watson 作為AI領域的先驅之一，長久以來一直在智慧型系統和認知計算方面處於