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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。同時分享各種網路賺錢方法，包含實測結果

由新到舊

使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 5延續使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 4，我們現在遇到一個問題：語言模型回答的資訊不是我想要的。於是我參照ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？，想使用低成本的技術：RAG，來改善這問題。以下開始實作，首先引入一個重量級工具包，它叫做LangChain，這是做語言模型

使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 4在使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 3中我們已經建立好大型語言模型遇到哪些「字串」要停止輸出的列表，現在我們將它製作成一個物件，對應程式如下： from transformers import StoppingCriteria, StoppingCriteriaList

使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 3延續使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 2 我們已經確定可以進入HuggingFace之後，就要來載入模型，其對應程式為： Model_Config = transformers.AutoConfig.from_pretrained( Mode

ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？背景各位ChatGPT使用者是否常常發生以下狀況：ChatGPT跟你雞同鴨講。原因就出在ChatGPT當初在訓練時，在你所處的專業Domain並沒有足夠的訓練資料。針對這種情況要怎麼辦呢？今天將介紹幾種分法來解決，並分析各種方法的優劣。方法羅列提示工程 (Prompt E

使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 2接著載入Part 2需要的相關依賴，其分別為： from torch import cuda, bfloat16import import transformers 然後選擇我們要的Meta模型，這邊可以是Llama 2或者是Llama 3，後者是Meta最新釋出的模型。同時我們也讓系統自

使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 1第一步先在Python環境中安裝本次專案需要用到的Library，相關指令如下： !pip install accelerate==0.21.0 !pip install transformers==4.31.0 !pip install tokenizers==0.13.3 !pip insta

Probabilistic Graphical Model 2.1節 - Part 2以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。在第二章會介紹機率相關概念，這也是貫穿整本書的基礎。 2.1.1.2 Probability Distributions

Probabilistic Graphical Model 2.1節 - Part 1以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。在第二章會介紹機率相關概念，這也是貫穿整本書的基礎。 2 Probability Theory 2.1 Motivation

Probabilistic Graphical Model 1.4節以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。 1.4 Historical Notes 這節闡述Probabilistic Graphical Model的崛起歷史，當中尚做了

Probabilistic Graphical Model 1.3節 - Part 4以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。 1.3 Overview and Roadmap 1.3.1 Overview of Chapters 延續上一篇Part 3講

Probabilistic Graphical Model 1.3節 - Part 3以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。 1.3 Overview and Roadmap 1.3.1 Overview of Chapters 延續上一篇Part 2講

Probabilistic Graphical Model 1.3節 - Part 2以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。 1.3 Overview and Roadmap 1.3.1 Overview of Chapters 延續上一篇Part 1講

Probabilistic Graphical Model 1.3節 - Part 1以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。 1.3 Overview and Roadmap 1.3.1 Overview of Chapters We begin in

Probabilistic Graphical Model 1.2節以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。 1.2 Structured Probabilistic Models 既然要融入Uncertainty和Probability

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Probabilistic Graphical Model 1.1節以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。 Introduction 1.1 Motivation 想要有一個智能體能接收輸入訊息，進而輸出對應動作甚至做Reasoning

LearnAI頻道宗旨這個頻道將提供以下服務：深入介紹各種Machine Learning技術深入介紹各種Deep Learning技術深入介紹各種Reinforcement Learning技術深入介紹Probabilistic Graphical Model技術不定時提供讀書筆記讓我們一起在未