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生成式 AI

從 0 到 1 學習生成式 AI 模型建立以及 Prompt 技巧 系列

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。

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 5 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

第 1 天:IT 鐵人競賽完成目標

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...

2024-08-23 ‧ 由 John Wu 分享
DAY 2

第 2 天:LLM (Large Language Model )是什麼?

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...

2024-08-24 ‧ 由 John Wu 分享
DAY 3

第 3 天:我是怎麼看待 AI 的出現

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...

2024-08-25 ‧ 由 John Wu 分享
DAY 4

第 4 天:什麼是生成式 AI ?

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...

2024-08-26 ‧ 由 John Wu 分享
DAY 5

第 5 天:生成式 AI 是怎麼誕生的?

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...

2024-08-27 ‧ 由 John Wu 分享
DAY 6

第 6 天:模型訓練第一步|數據收集

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...

2024-08-28 ‧ 由 John Wu 分享
DAY 7

第 7 天:模型訓練第二步|數據清理

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...

2024-08-29 ‧ 由 John Wu 分享
DAY 8

第 8 天:模型訓練第三步|數據標記

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...

2024-08-30 ‧ 由 John Wu 分享
DAY 9

第 9 天:模型訓練第四步|數據集劃分

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...

2024-08-31 ‧ 由 John Wu 分享
DAY 10

第 10 天:模型訓練第五步|特徵工程

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...

2024-09-01 ‧ 由 John Wu 分享