昨天我們談到 LLM(大型語言模型)如何從 Transformer 的架構中誕生。
那麼,LLM 為什麼能這麼聰明?為什麼只要問它一個問題或是給它一段提示,它就...
在 Day 26,我們成功實作了對話記憶與來源追蹤功能,但在實測時發現了幾個系統的改進空間,因此今天會針對第一大類問題做修正與優化 -- 修正 Metadata...
我們已經完成了 CV 模型的部署,確定了 LLM 是下一步的重點。目標:打造一條「開始 → 模板轉換 → 知識檢索 → LLM → 結束」的可用工作流,讓系統輸...
前情提要
昨天將 casual mask 講完了,通常會與 padding mask 搭配一起使用,不過每個實現多少都有些差別,不過目的都是一樣的。
參考文章(...
上一篇文章中,我們已經學習到 A2A 的東西,接下來我們就要來改造一下我們的 AI 工具人。
30-18: [知識] 可以讓 AI 工具人知道外面世界的工具...
昨天有說到 RAG 的效能衡量可以分成兩大類,今天就是要先介紹檢索指標(Retrieval metrics)。我們不需要把檢索和生成混在一起看,而是可以單獨檢查...