生成式 AI 可以說是當前最夯的話題,尤其是大家都在使用 ChatGPT 但不一定大家都能理解他的原理以及更好的去跟 AI 對話,甚至已經有一個職位叫作「AI 溝通師」,與 AI 溝通不是單純的你問他答,而是要掌握他的生成原理,問對的問題才可以產出對的回應,因此我希望可以透過 30 天的分享讓大家可以 0 到 1 的以輕鬆的口吻認識生成式 AI 以及學習怎麼跟他溝通(Prompt)最後則是怎麼運用到生活中。
參加目的 同事很推薦這個比賽,那時候剛聽到要連續 30 天寫文章就覺得好累喔,不過同事說:「給自己一個理由堅持 30 天完成一件事情,這也同時考驗你的毅力」,就...
在接觸使用 ChatGPT 這種 AI 工具前也要先認識他們所使用的 AI 模型「LLM」是什麼啦,先看看維基百科的定義: 大型語言模型(Large Langu...
我覺得很多人對於 AI 的想像蠻大的,會覺得說好像 AI 出現就可以取任何職位、做到任何事情之類的,但我是覺得現在的 AI 更像是一個「輔助」,基本上很難去完全...
現在已經是一個大 AI 時代,生活日常基本上都跟 AI 脫離不了關係,但我發現很多人好像對 AI 有點誤會,覺得說:「什麼都問 AI 就好啦」、「AI 會自己幫...
生成式 AI 是怎麼訓練的? 在開始使用 AI 前,要先理解我們現在使用的 AI 工具,像是 ChatGPT, Claude 等他們是怎麼被製造出來的 我想大家...
就像前言提到的「生成式 AI 所生產的內容都跟你所提供的訓練資料有關」,因此它也有相對的好處,等於你只要有一個強大的機器學習模型,配合你的資料,等於你就可以創造...
既然有了數據,那我們現在就是要把數據調整成適合訓練的數據形式!這邊我會使用 google 的 Colab 以及 python 來進行資料清理的步驟 Google...
數據標記主要是幫助模型可以判斷「這個資料他說代表的真實意思」,因為有些資料他其實是相對主管的,或是模型他是沒辦法辨識的,以一些常見了例子來說像是「圖片」裡面有吉...
接下來就要把我們清理過的 raw data 來進行數據集的劃分了!劃分的意思是把「原先的數據分為訓練集、驗證集跟測試集」,這樣才可以避免我們的模型只適用於我們的...
既然我們劃分好數據組了,接下來就是要讓這些訓練資料更好的讓模型吸收以及學習,因此我們需要調整一下資料,讓他變成機器學習模型比較好理解的形狀,那就會需要透過「特徵...