在進行人工智慧相關任務時,有很多處理技巧可以改善模型的表現,但是「資料」絕對是最關鍵的核心要素,資料的質量和數量差異會對模型的性能產生很大的影響,於是,今天就要...
全端 LLM 應用開發-Day28-Langchain 的 Memory
還記我們在第 25 天時,用了 ConversationalRetrievalChai...
效率
到目前為止,所有的績效統計都考慮了利潤、損失和成本。在這一節中,我們會考慮到達成這些結果所涉及的風險。
夏普比率(The Sharpe Ratio)
假設...
前言
今天我們跳脫理論,用輕鬆的方式帶大家看看如果要實際應用AI模型會遇到怎樣的問題,以及有哪些相關的研究領域在處理這些問題。
先備知識
一顆放鬆的心...
Pyspark的效能調校將會分為四的主題說明
開發習慣
參數調校
資料傾斜(Skew)
Shuffle今天主要會從資料傾斜來做闡述,開始囉
資料傾斜(Ske...
來到倒數第二天了~今天我們要談談prompt engineering的未來發展,與目前潛在的風險。
潛在威脅
若是只談威脅,那麼可能會讓人覺得很沒誠意都知道哪...