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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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由新到舊
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。
OpenAI 正在實現訓練模型並直接運行下游任務的目標，而無需進一步微調，這驚人的進步可以分為四個階段：
Fine-Tuning 的意思是我們在前面的章節中探討過的，
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從一開始，OpenAI 的研究團隊就由 Radford 等人領導，2018 年想要將 Transformer 從先前訓練的模型轉換為 GPT 模型，目標是根據未標記的資
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。
延續 AI說書 - Prompt Engineering - 109 | Reverse Interac
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ChatGPT 是涵蓋 GPT-3.5-turbo、GPT-4、GPT-4V 和未來可能的改進的總稱，架構的規模同時演進：
模型的層數從原始 Transformer
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假設使用者想要創建個人化學習計畫的場景。簡介可能是這樣的。
使用者：
我希望您提出問題來幫助我制
和ChatGPT對話的技術
—來自LearnAI發佈於Learn AI 不 BI https://vocus.cc/article/66fb92d7fd897800017db117
以後大家要適應跟機器人溝通 哈哈哈
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光從 2017 年到 2020 年，參數數量就從原始 Transformer 模型中的 65M 個參數增加到 GPT-3 模型中的 175B 個參數，統計如下表所示：
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延續 AI說書 - Prompt Engineering - 107 | Reverse Interac
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2020 年 Brown 等人描述了 OpenAI GPT-3 模型的訓練，該模型包含 1750 億個參數，該模型是在巨大的資料集上訓練的，例如從 Common Cra
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。
想像一下，您是一位企業主，試圖決定是否將業務擴展到新地點，您可以使用 Reverse Interacti
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在 AI說書 - 從0開始 - 194 | 第七章總覽 中提到會用「改進」和「擴散」兩個面向來探討 OpenAI 模型，而在 AI說書 - 從0開始 - 195 | 第
