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一個Kaggle金牌解法是如何誕生的?跟隨Kaggle NLP競賽高手的討論,探索解題脈絡 系列

本系列文章有別於其他僅關注最終Kaggle競賽獲獎方案的文章,我們將聚焦於Kaggle NLP競賽討論區中的智慧火花,逐步展現這些解法是如何從討論中誕生的。最終的解決方案固然重要,但更重要的是探討這些解決方案是如何產生的。希望通過這種方式,讀者能夠學會在面對新的賽題時,應該從哪些角度進行觀察與思考。

初期,我們將從一些傳統的自然語言處理(NLP)賽題入手,如文本分類等;而在中後期,我們將重點聚焦在近兩年來大型語言模型(LLM)相關的賽題。通過實際案例和深度剖析,本系列將呈現一場技術與創新的饗宴,幫助讀者在未來的比賽中獲得更多的靈感與洞見。

參賽天數 12 天 | 共 12 篇文章 | 3 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 11

[Day 11]🧟你是個準一級LLM咒言師嗎?-淺談 prompt 逆向工程

有時候,大型語言模型(LLM)並不總是按照我們的意願工作。馬上12點快到了,你可能希望chatgpt趕快將一篇你正在寫的鐵人賽文章改寫得生動有趣、增加觸及,但...

2024-09-25 ‧ 由 壓縮甜 分享
DAY 12

[Day 12]🧟成為特級LLM咒言師的第一天 - 你找得到最優 Mean Prompt 嗎 ?從 text2text 到 vec2text

大家應該都很習慣跟LLM聊天時,輸入文字然後 LLM 就會輸出文字的這個 text2(to)text 的過程。今天要教大家怎麼操作向量空間中的 embeddin...

2024-09-26 ‧ 由 壓縮甜 分享