引言
在前一天的內容,我們了解了向量(vector)與 embedding 的概念,知道文字必須轉換成數字,才能讓電腦理解與運算。
今天我們要介紹 Bag-of...
引言
前一篇我們談了 Bag-of-Words (BoW),用統計詞頻的方式,把文本轉換成向量。不過 BoW 有一個問題,單純統計詞頻的方式,會看到一些常見詞(...
跑大語言模型的時候,你是不是一邊盯著終端機、一邊祈禱顯存不要爆掉?
本篇聚焦 安裝步驟 與 動態顯示 VRAM 的實戰做法,讓你即時看見顯存水位,避免 OOM...
從命令列走向視覺化,打造一個真正好用的知識庫對話介面
在 Day 23,我們介紹了 Streamlit 基礎概念與功能。今天,我們要進一步把這個「原型」變成...
在前兩天(Day 19~20),我們分別完成了兩個階段的任務:
【Day 19】n8n × Notion:讓筆記成為「動態知識中樞」
【Day 20】實...
前言
到目前為止,我們已經把「感知 → 融合 → 狀態 → 回饋」跑起來了;今天轉向 人機互動(HCI) 本身:當 ChatGPT 這類大型語言模型(LLM)變...