iT邦幫忙

llm相關文章
共有 339 則文章
鐵人賽 AI & Data DAY 5

技術 提示工程(Prompt Engineering):Prompt 進階技法 chain-of-thought (CoT)

提示工程(Prompt Engineering):Prompt 進階技法 chain-of-thought (CoT) 前言 前一篇提到 In-Context...

鐵人賽 AI & Data DAY 3

技術 生成式A.I.(AIGC)從0開始 - LLMs大語言模型介紹

今天來介紹LLM → Large Language Models 大型語言模型,我們的主題AIGC也離不開大語言模型相信大家一定都有使用過ChatGPT,沒錯C...

鐵人賽 AI & Data DAY 4

技術 提示工程(Prompt Engineering):Prompt 進階技法 In-Context Learning

前言 前一篇提到Prompt 的基本技法,本篇開始會談一些進階式的用法,首先來看的是In-Context Learning。雖然前一篇的Prompt 基本技法在...

鐵人賽 AI & Data DAY 3

技術 提示工程(Prompt Engineering):Prompt 初階技法

前言 上一篇提到Prompt是LLM模型的誘發劑,本篇接續介紹Prompt的基本用法和一些初階技法,幫助讀者更有效的與這些語言模型互動。 接下來的內容均以Ch...

鐵人賽 AI & Data DAY 2

技術 提示工程(Prompt Engineering):LLM模型的誘發劑-Prompt提示

前言 相信有用過ChatGPT都有發現到,要讓ChatGPT的回應符合我們想要的內容,其中很重要的關鍵是Prompt(又稱提示、詠唱),本篇就來談談Prompt...

鐵人賽 AI & Data DAY 2

技術 Day02 - MLOps 簡介

MLOps 發展已經有一段時間,但是在 2020 年才開始逐漸被廣泛討論,這是因為在過去許多企業開始將 AI/ML 應用於生產環境,並開始面臨 AI/ML 應用...

鐵人賽 AI & Data DAY 1

技術 Day01 - 寫在之前: 為何您需要知道從 MLOps 到 LLMOps 的混合雲實踐這篇系列文?

MLOps 的發展也已經經歷了 5 年以上,目前來到了 LLM (大型語言模型) 的時代,而 LLM 的訓練與部署,更是需要更多的資源與時間,因此 MLOps...

技術 完全免費使用 OpenAI api,以自動生成多語言版本的 README.md為例

過去,我發過一個 action-translate-readme 專案,專案的功能為:"只需要推送更新的README文件,翻譯後的README(zh或...

技術 PDF GPT: ChatGPT 不能問的,這個可以!

相信大家用 ChatGPT 都有一陣子了, 也知道 ChatGPT 雖然強大,但是有以下幾個缺點: 無法詢問超過 2021 年以後的問題 無法直接上傳自己的數...