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工作上曾遇到瓶頸
加薪都是別人再加
為此，苦讀 AI 技術八年
終於加薪輪到我了
年薪多160萬
我把這些技能一天寫一點給大家學習 讓我們一起在未來的AI世界擁抱AI技術，不BI
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。
全部內容
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。
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
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
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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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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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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使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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想利用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數對文章進行總結功能，以下先載入文章：
Text:
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為了後續方面，我們建立一個對話函數，這樣每次只要呼叫該函數即能完成對話：
def dialog(uinput):
role = "user"
line = {"r
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想要使用 ChatGPT 進行文章總結，首先載入必要依賴：
try:
import openai
from openai import OpenAI
exc
