▋前言
在系統中,我們不只要做逐字稿與情緒分析,還希望能生成「教學摘要」與「學習建議」。這就需要引入大型語言模型 (LLM)。
▋內容
比賽有一個限制:不得...
Rerank
ReRank 算法的核心作用是透過更複雜的相關性判斷機制(例如基於深度學習的模型),通常採用 Cross-Encoder 深度學習模型,對由 Em...
前言:另一條通往高速的道路
昨天我們認識了開啟大數據時代的 Hadoop,它擅長用批次處理 (Batch Processing) 的方式,處理海量的非結構化資料...
在前一天,我們整理了深度學習中常見的優化方法,從最基本的隨機梯度下降 (SGD),到 Momentum、RMSProp、Adagrad 等。今天我們要深入介紹其...
AI 時代到來,數據驅動不再只是「資料多」,而是要「即時可用」。推薦系統、fraud detection、AI decision engine,這些需求都希望資...
引言
昨天我們談到 Tokenization 跟 Segmentation 的差異,知道了拆文字有很多種方式:字、詞、子詞。在中文裡,因為是以字(Charact...