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2024 iThome 鐵人賽
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生成式 AI

運用生成式 AI 服務 所提供的API 實做應用開發(以Gemini及ChatGPT為例) 系列

**生成式AI**:運用生成式AI 之 API 服務進行應用開發系列

• **主題**:以Gemini API 及ChatGPT API 為例的實作教學

• **內容**:深入探討如何利用生成式AI服務提供的API進行應用開發,提供詳細的實作步驟和案例。

鐵人鍊成 | 共 44 篇文章 | 58 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

達標好文 🏆 鐵人賽挑戰:掌握Gemini與ChatGPT API的全方位攻略

大綱規劃 大概分成3部分: 使用 生成式AI 之 API 開發前 需知 ( 通識部分) Gemini API 開發 ChatGPT API 開發 1:運用...

2024-08-01 ‧ 由 Wolke 分享
DAY 2

1-1 深入了解生成式AI的歷史與演進

1-1 深入了解生成式AI的歷史與演進 生成式AI的基本概念 生成式AI(Generative AI)是透過收集大量文本和對應圖片,利用深度學習(Deep L...

2024-08-02 ‧ 由 Wolke 分享
DAY 3

1-2 自然語言處理(NLP)的主要工作與技術

1-2 自然語言處理(NLP)的主要工作與技術 自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)是一個涵蓋範圍廣泛的領域,致力...

2024-08-03 ‧ 由 Wolke 分享
DAY 4

1-3 主流大型語言模型(LLM)的對比與評價

1-3 主流大型語言模型(LLM)的對比與評價 在實際操作中(2024.07),筆者發現 Gemini API 在程式碼生成和推理兩個方面的表現上,尚未達到其他...

2024-08-04 ‧ 由 Wolke 分享
DAY 5

1-4 LLMs API 之後可能功能的展望

1-4 LLMs API 之後可能功能的展望 隨著大規模語言模型(LLMs)的快速發展,我們可以期待這些技術在未來的API中展現出更為強大的功能和多樣化的應用場...

2024-08-05 ‧ 由 Wolke 分享
DAY 6

1-5 撰寫Prompt與System Instructions的五個基本原則

1-5 撰寫Prompt與System Instructions的五個基本原則 Prompt與System Instructions 的區別 Prompt P...

2024-08-06 ‧ 由 Wolke 分享
DAY 7

1-6 人工智慧開發實踐前的 ( LLMs vs LLMs API )選擇指南

1-6 人工智慧開發實踐前的 ( LLMs vs LLMs API )選擇指南 在選擇適合的人工智慧系統時,首先需要考慮預算。本文將根據不同的預算情況,以及對...

2024-08-07 ‧ 由 Wolke 分享
DAY 8

1-7 RAG:檢索增強生成技術介紹

1-7 RAG:檢索增強生成技術介紹 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一種混合型自然語言處理(NLP)模型,它結合...

2024-08-08 ‧ 由 Wolke 分享
DAY 9

2-1 處理生成式AI的幻覺問題

2-1 處理生成式AI的幻覺問題 1. 什麼是生成式AI的幻覺? 生成式AI的幻覺(hallucination)是指AI在回答問題或生成內容時,提供了不真實或...

2024-08-09 ‧ 由 Wolke 分享
DAY 10

2-2 撰寫 System Instructions 的指南

2-2 撰寫 System Instructions 的指南 在寫 System Instructions 時,英語能力夠好能夠才能讓生成式AI依你所想做事...

2024-08-10 ‧ 由 Wolke 分享