最後一天!今天要把這30天的內容作個統整!

Day1 目標
Day2 基本功能、應用領域
Day3 運作方式 : 機器學習、生成式AI
Day4-Day5 關鍵技術 : LLM大型語言模型
Day6-Day8
LLM應用練習

翻譯練習:
HuggingFace pipeline
HuggingFace API

情感分析文本:
LangChain

Day9
雲端運行平台比較

Day10-Day19
Ollama實際操作
安裝環境
下載模型
Open WebUI內建功能
Unsloth微調模型

Day20-Day26
RAG翻譯問答系統實作
RAG介紹 工作流程
使用套件介紹
RAG程式碼解釋
安裝執行

Day27-Day28
LLM歷史回顧 未來展望

Day29
AI時事分享

Day30
總結文章內容

這次參賽發現生成式AI背後原理LLM比我想像中難很多，有許多技術和模型、架構需要學習，不過經過實際程式碼的演練還是有學習到LLM接收資料、處理資料以及微調等過程，也對運行LLM需要的套件有多點了解，總之覺得收穫蠻多的。最一開始設定目標計畫以及該如何蒐集適合自己的資料都不太明確，後來事情一忙，很焦慮，文章就被拖到後頭了。中途試著從簡單的Youtube影片找教程，從安裝套件到撰寫程式都有手把手教學，因此實際操作後，能夠更加理解模型架構背後的運作模式，同時也更有系統地學習。最後恭喜自己堅持寫完30篇文章了，耶!