前言
昨天介紹了很多類型的生成模型,各類模型都有優缺點,也因為模型有缺點,所以就會有科學家與研究人員去針對這些缺點改進,接著新的模型就誕生了。今天就是要來介紹主...
大數據 4V
昨天的文章中有提到,高中時的我覺得大數據就是非常大量的數據,這想法不完全錯,但也不完整,當時的我只關注了數據量 (Volume),事實上,大數據有...
在這篇文章中,我們將深入探討如何實現一個全面而詳盡的詞彙教學智慧生成流程。在之前的文章中,我們已經展示了如何利用 LLMChain 把有前後相依性的語言提示任務...
在第18和19天,我們向大家介紹了LangChain中的幾個核心執行鏈,例如SequentialChain和TransformChain。今天,我們將重點放在一...
「可解釋性指標」是 XAI 中用來衡量模型可解釋性的評估標準。它們是用來確定模型如何解釋其預測的方式,以及如何在給定輸入後生成可解釋的結果。可解釋性指標可以根據...
在前幾篇文章中,我們已經和大家分享了如何讀取和轉換資料,以及如何進行文本嵌入。今天,我們將進一步探討如何利用 LangChain 快速建立自己的問答機器人。
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