前情提要
昨天大致上講解了 tokenizer 的部分,這是 LLM 的第一步,但現在這部分很方便直接套用就行。
0. 複習
在開始之前先複習一下高中數學,不管...
在前幾天的文章中,我們依序介紹了 RNN、LSTM、GRU,並討論它們如何建模序列資料。這些模型能夠捕捉序列中的上下文關係,並緩解傳統 RNN 的梯度消失問題。...
延續昨天設計與 debug的實作心得,這一篇聚焦於介面優化與防呆設計,目的是為了讓沒有程式背景的設計師或初學者來說,能有一個簡單直觀的 GUI 工具。
28...
在大型語言模型時代,為了在有限資源下,讓模型快速適應特定領域,過去的做法是全量微調(Full Fine-tuning),直接更新整個模型的所有權重,但這種方法需...
前言
昨天,我把 PDF 轉化為向量寶石,存入了我的魔法空間(Storage Layer)。今天,我迎來了一位全新的魔法夥伴:Ollama 模型。它是我的智慧問...
AI+HI 新時代生存指南:從「手機就會 AI」到醫療、軍事與資料治理的完整藍圖
作者:你我都能上手的實作派
導言
AI 其實沒有你想得那麼遙遠——會用手機,就...