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2026/03/31 是圓圓過世後的第 296 天，今天在台北上班，早上在買咖啡的時候，有很多外國人要買悠遊卡，看起來是找了一個會中文的人幫忙跟店員溝通，店裡面顯得頗壅擠，到位置上面刷卡已經近九點了，我就看看股票，現在手上暫時沒錢了，然後光電股還在處置當中，也沒什麼好看的，所以就東摸西摸聊聊天，早上
2026/03/30 是圓圓過世後的第 295 天，今天在台北上班，而且今天有比較早出門，也因此比較早去買咖啡，這時候咖啡店沒什人，店員是一位很熟練的年輕人，和一位新來的女生，這年輕人貌似記得我點什麼咖啡，我還沒開口，他就自己唸了特大冰美，我想說奇怪，我們應該一兩週才見一次勒，這樣也記得住，然後點完
2026/03/29 是圓圓過世後的第 294 天，今天睡到九點半起床，再一邊吃早餐，一邊看電視，電視看未破的懸案的紀錄片，看完之後就滑滑手機看看 Edge AI 的資料，之後就來到期待的運動時間，因為還是有點小涼，所以想說穿個風衣去跑步，剛好公司運動日有發個風衣，就決定穿它出門了，還有確定一下外人
2026/03/28 是圓圓過世後的第 293 天，今天睡到九點半起床，然後就邊看電視邊吃早餐，印象中沒什好看的，就是到處跳來跳去，後來我就找點資料思考一下接下來要關注哪些 AI 的部分，一直以來都是關注在 Server 端的 AI，現在突然覺得 Edge 端的也開始重要起來了，所以就找了一些資料看
2026/03/27 是圓圓過世後的第 292 天，早上出門的時候，看了一下走廊的一個區塊，這區塊是 2025/06/08 早上圓圓躺的地方，那時候清晨六點多，圓圓在地上喘不過氣，那畫面至今還是在腦海中忘不了，想到這幕又趕著去上班，就是紅著眼上路，今天在台北上班，到公司的時候約九點了，於是就順勢看看
2026/03/26 是圓圓過世後的第 291 天，今天在台北上班，咖啡人龍越來越長了，也常常看到有人進來店裡面後，看到要排很久就轉頭走人的情況，等拿到咖啡再走去公司刷卡已經九點了，所以就順便看看股票，今天的賭博股很吊人，看起來弱弱的，我想說要賣掉的說，結果就咻一下漲了八趴，這時候就會想說不然等漲停
2026/03/25 是圓圓過世後的第 290 天，今天去桃園上班，上高速公路的路段也是塞車，我就拍拍風景，然後有注意到前陣子新聞說此路段火燒車，我今天剛好有看到此路段的隔音牆都燒壞了，只是那邊速度比較快，我就沒能拍照了，上五楊高架後，有段路霧很大，我還記錄一下，今天有件事特別值得紀錄，兩週前剛換機
2026/03/24 是圓圓過世後的第 289 天，今天在台北上班，然後買咖啡的排隊人龍有比較短，所以我今天 08:50 就打卡了，然後就坐在椅子上等開盤，上禮拜剛好有退出一筆資金，最近覺得上班有點無聊，想要丟進去玩短期的，到了 09:30，有場會議要開，但是我基本上就是進去聽就好，存在感越低越好，
2026/03/23 是圓圓過世後的第 288 天，今天在桃園上班，早上起床的時候有點落寞，想到去年清明附近的時候，圓圓會喵喵叫討飯吃，現在就是一個冷清來形容，後來就看電視配早餐，再看個股票開盤才去上班，關上門的時候，一如往常對屋內說圓圓我要走囉，路上其實天氣不錯，也不會想開快，就預設去那邊就是吃飯
2026/03/22 是圓圓過世後的第 287 天，今天睡到十點起床，然後就看一下犯罪實錄的節目，一邊吃早餐，看完之後又看一個泰國片，就這樣來到了中午，中午則是吃牛肉麵，而且還覺得好熱，有一種以前在新竹悶熱午後的感覺，後來就滑個手機，看看最近 AI 在流行些什麼，最近心中呈現一種拉鋸，身邊同溫層都覺
2026/03/31 是圓圓過世後的第 296 天，今天在台北上班，早上在買咖啡的時候，有很多外國人要買悠遊卡，看起來是找了一個會中文的人幫忙跟店員溝通，店裡面顯得頗壅擠，到位置上面刷卡已經近九點了，我就看看股票，現在手上暫時沒錢了，然後光電股還在處置當中，也沒什麼好看的，所以就東摸西摸聊聊天，早上
2026/03/30 是圓圓過世後的第 295 天，今天在台北上班，而且今天有比較早出門，也因此比較早去買咖啡，這時候咖啡店沒什人，店員是一位很熟練的年輕人，和一位新來的女生，這年輕人貌似記得我點什麼咖啡，我還沒開口，他就自己唸了特大冰美，我想說奇怪，我們應該一兩週才見一次勒，這樣也記得住，然後點完
2026/03/29 是圓圓過世後的第 294 天，今天睡到九點半起床，再一邊吃早餐，一邊看電視，電視看未破的懸案的紀錄片，看完之後就滑滑手機看看 Edge AI 的資料，之後就來到期待的運動時間，因為還是有點小涼，所以想說穿個風衣去跑步，剛好公司運動日有發個風衣，就決定穿它出門了，還有確定一下外人
2026/03/28 是圓圓過世後的第 293 天，今天睡到九點半起床，然後就邊看電視邊吃早餐，印象中沒什好看的，就是到處跳來跳去，後來我就找點資料思考一下接下來要關注哪些 AI 的部分，一直以來都是關注在 Server 端的 AI，現在突然覺得 Edge 端的也開始重要起來了，所以就找了一些資料看
2026/03/27 是圓圓過世後的第 292 天，早上出門的時候，看了一下走廊的一個區塊，這區塊是 2025/06/08 早上圓圓躺的地方，那時候清晨六點多，圓圓在地上喘不過氣，那畫面至今還是在腦海中忘不了，想到這幕又趕著去上班，就是紅著眼上路，今天在台北上班，到公司的時候約九點了，於是就順勢看看
2026/03/26 是圓圓過世後的第 291 天，今天在台北上班，咖啡人龍越來越長了，也常常看到有人進來店裡面後，看到要排很久就轉頭走人的情況，等拿到咖啡再走去公司刷卡已經九點了，所以就順便看看股票，今天的賭博股很吊人，看起來弱弱的，我想說要賣掉的說，結果就咻一下漲了八趴，這時候就會想說不然等漲停
2026/03/25 是圓圓過世後的第 290 天，今天去桃園上班，上高速公路的路段也是塞車，我就拍拍風景，然後有注意到前陣子新聞說此路段火燒車，我今天剛好有看到此路段的隔音牆都燒壞了，只是那邊速度比較快，我就沒能拍照了，上五楊高架後，有段路霧很大，我還記錄一下，今天有件事特別值得紀錄，兩週前剛換機
2026/03/24 是圓圓過世後的第 289 天，今天在台北上班，然後買咖啡的排隊人龍有比較短，所以我今天 08:50 就打卡了，然後就坐在椅子上等開盤，上禮拜剛好有退出一筆資金，最近覺得上班有點無聊，想要丟進去玩短期的，到了 09:30，有場會議要開，但是我基本上就是進去聽就好，存在感越低越好，
2026/03/23 是圓圓過世後的第 288 天，今天在桃園上班，早上起床的時候有點落寞，想到去年清明附近的時候，圓圓會喵喵叫討飯吃，現在就是一個冷清來形容，後來就看電視配早餐，再看個股票開盤才去上班，關上門的時候，一如往常對屋內說圓圓我要走囉，路上其實天氣不錯，也不會想開快，就預設去那邊就是吃飯
2026/03/22 是圓圓過世後的第 287 天，今天睡到十點起床，然後就看一下犯罪實錄的節目，一邊吃早餐，看完之後又看一個泰國片，就這樣來到了中午，中午則是吃牛肉麵，而且還覺得好熱，有一種以前在新竹悶熱午後的感覺，後來就滑個手機，看看最近 AI 在流行些什麼，最近心中呈現一種拉鋸，身邊同溫層都覺
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
從 AI說書 - 從0開始 - 193 | 第七章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 222 | GPT 4 & RAG 測試，我們完成書籍：Transformers
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回顧目前手上有的素材：
依賴的安裝：AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG
關鍵字偵測：AI說書 - 從0開始 - 219 |
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延續 AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG 安裝完相關依賴，今天來撰寫一個函數，此函數能執行文章內容檢索：
def fetch
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延續 AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG 安裝完相關依賴，今天來撰寫一個函數，此函數透過使用使用者請求中的關鍵字來選擇 URL
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們將建立一個實作 Retrieval Augmented Generation (RAG) 的入門程式，文檔檢索並不是什麼新鮮事，自從幾十年前資料庫查詢出現以來，知識
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
注意 AI說書 - 從0開始 - 215 | OpenAI GPT 4 API 的格式，當中有兩種角色，分別為：
System Role
User Role
而各
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回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 215 | OpenAI GPT 4 API 中給出了一段程式做推論，當中不乏很多超參數，我們可以試著調配看看：
model
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我們將開始使用 ChatGPT Plus 和 GPT-4 作為助手，您將看到尖端開發人員如何利用 GPT-4 作為助手來縮短上市時間。
這次我想請 GPT 4 幫
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我們將開始使用 ChatGPT Plus 和 GPT-4 作為助手，您將看到尖端開發人員如何利用 GPT-4 作為助手來縮短上市時間。
比方說問 ChatGPT
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比方說問 ChatGPT
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
在本章中，我們看到 T5 Transformer 模型如何將原始 Transformer 的編碼器和解碼器堆疊的輸入進行了標準化，原始 Transformer 架構中，
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使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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想利用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數對文章進行總結功能，以下先載入文章：
Text:
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為了後續方面，我們建立一個對話函數，這樣每次只要呼叫該函數即能完成對話：
def dialog(uinput):
role = "user"
line = {"r
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想要使用 ChatGPT 進行文章總結，首先載入必要依賴：
try:
import openai
from openai import OpenAI
exc
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在進行摘要的過程中，選擇 T5 或 ChatGPT（GPT-4）將始終取決於你實施的項目，Hugging Face 的 T5 模型以其文本到文本的方式提供了許多優勢，而
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我們也可以用 Hugging Face 上之 T5 模型進行翻譯，實踐方法為：
!pip install transformers -qq
!pip install
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使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
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使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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Microsoft Azure AI 900 證照，把準備資料整理分享給大家。
AI 應用程式開發人員可能面臨的一些挑戰和風險，以下是條列與舉例：
偏差可能會影響結果：貸款核准模型因為其訓練資料有偏差而有性別上的差別待遇
錯誤可能造成傷害：自動駕駛汽車遇到系統故障而導致車禍
資料可能遭到
Microsoft Azure AI 900 證照，把準備資料整理分享給大家。
AI 是可模仿人類行為與能力的軟體，主要的工作包含：
機器學習：這通常是 AI 系統的基礎，且是「指導」電腦模型進行預測並從資料中得出結論的方式
電腦視覺：透過相機、影片和影像，以視覺方式解譯世界的 AI 功能
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
哪兩個場景是自然語言處理工作負載的範例？每個正確答案都代表一個完整的解決方案。
A: 監控機器的溫度，當溫度達到特
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
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您需要建立一個可以大聲朗讀食譜說明的應用程序，以支援視力不佳的用戶。您應該使用哪個版本的服務？
A: 文字分析
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
選出正確完成句子的答案。
您有一個資料庫，其中包含員工及其照片的清單。您正在標記員工的新照片。對於以下每個陳述，如果該陳述為真，則選擇“是”。否則，選擇「否」
您需要開發一個行動應用程序，供員工在旅行時掃描和儲存他們的費用。您應該使用哪種類型的
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此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
對於以下每個語句，如果該語句為真，請選擇「是」。否則，選擇「否」
對於以下每個語句，如果該語句為真，請選擇「是」。否則，選
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將 AI 工作負載類型與適當的場景相匹配。若要回答，請將適當的工作負載類型從左側列拖曳到右側的場景。每種工作負載類型可以使用一次
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一家公司僱用了一支客戶服務代理團隊為客戶提供電話和電子郵件支援。該公司開發了一個網路聊天機器人，可以自動回答常見的客戶問題。透過
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資料可能遭到
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機器學習：這通常是 AI 系統的基礎，且是「指導」電腦模型進行預測並從資料中得出結論的方式
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A: 監控機器的溫度，當溫度達到特
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最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
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最近接了一個AI專案，客戶要求以AI方式實現節能功能，以下提供我的專案思考軌跡：
面對這樣的技術，我第一個想到使用Reinforcement Learning技術，然而這裡我思考一件事，這個專案是要幫助客戶賺錢的，在沒有Digital Twin的搭配之下，貿然使用Reinforcement L
上週發了一篇AI書單推薦
今天來談談，我是怎麼學習的，我總共學了七年AI，自然對於一個小白想入門有更深刻的體悟，更能了解怎麼樣學習才能不至於一次面臨太多困難而放棄
我的建議是這樣：
先花兩年把Machine Learning學完，當中會遇到很多數學問題，這方面可以「在遇到問題時」再去翻
這篇介紹我看過的AI書籍中，覺得很棒的書單，我按照不同的AI作法來分類：
Machine Learning:
Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, 2011
The Elements of Statis
我們知道AI的作法可以分為Supervised Learning、Unsupervised Learning、Reinforcement Learning，整題區分如下圖：
圖片出處：https://www.superannotate.com/blog/supervised-learning-an
大家在跟Chat GPT互動的時候，會不會覺得常常雞同鴨講
我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我們也實作了當中的一種方法，叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧
這篇文章，我們談談其他技巧，稱為Prompt Engineering
首先定義符號：
因此我們有
其中
再定義State Avtion Value.Function、Value Function和Advantage Function分別為：
接著我定義
此外觀察上述定義，能有
因此我有以下展開
這時回顧
因此我有
結合之後得到
移項之後得到
接
回顧我們的目標是自己做一個免錢Chat GPT 自己做免錢Chat GPT吧
當中，我希望外掛一個外部知識庫，叫做RAG，來提升整體問答的品質，同時又能避免機敏資訊被Chat GPT竊取。
緣由參見 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
詳細實作於 使用Meta釋出的模型，實作Chat G
人工智慧中最受歡迎的作法莫過於類神經網路，以當今最受歡迎的大型語言模型 (LLM)也不例外，然而這些持續受到爭議：黑盒子，也就是說我們不知道它內部怎麼運作，只知道給它一段話，它就會輸出一段話來回應。
以下從幾個面向來討論「黑盒子」議題：
透明性 Transparency
以LLM模型的開
回顧ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？這篇文章，Chat GPT回答的結果常常不如人意，因此有個Facebook提出的技術，叫做RAG，它是提升Chat GPT回答品質的方式之一，詳細實作步驟可以參照自己做免錢Chat GPT吧。
這次我們來換個方法，今天要介紹Reinforcement Lea
當Chat GPT回答的東西不是你想要的，怎麼辦呢？
我們提供想法的思路於：ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我想自己動手改善，但是我沒有GPU這項資源怎麼辦？
我們提供免費使用方式於：使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
有了操作環境，但是我不知道怎麼
最近接了一個AI專案，客戶要求以AI方式實現節能功能，以下提供我的專案思考軌跡：
面對這樣的技術，我第一個想到使用Reinforcement Learning技術，然而這裡我思考一件事，這個專案是要幫助客戶賺錢的，在沒有Digital Twin的搭配之下，貿然使用Reinforcement L
上週發了一篇AI書單推薦
今天來談談，我是怎麼學習的，我總共學了七年AI，自然對於一個小白想入門有更深刻的體悟，更能了解怎麼樣學習才能不至於一次面臨太多困難而放棄
我的建議是這樣：
先花兩年把Machine Learning學完，當中會遇到很多數學問題，這方面可以「在遇到問題時」再去翻
這篇介紹我看過的AI書籍中，覺得很棒的書單，我按照不同的AI作法來分類：
Machine Learning:
Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, 2011
The Elements of Statis
我們知道AI的作法可以分為Supervised Learning、Unsupervised Learning、Reinforcement Learning，整題區分如下圖：
圖片出處：https://www.superannotate.com/blog/supervised-learning-an
大家在跟Chat GPT互動的時候，會不會覺得常常雞同鴨講
我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我們也實作了當中的一種方法，叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧
這篇文章，我們談談其他技巧，稱為Prompt Engineering
首先定義符號：
因此我們有
其中
再定義State Avtion Value.Function、Value Function和Advantage Function分別為：
接著我定義
此外觀察上述定義，能有
因此我有以下展開
這時回顧
因此我有
結合之後得到
移項之後得到
接
回顧我們的目標是自己做一個免錢Chat GPT 自己做免錢Chat GPT吧
當中，我希望外掛一個外部知識庫，叫做RAG，來提升整體問答的品質，同時又能避免機敏資訊被Chat GPT竊取。
緣由參見 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
詳細實作於 使用Meta釋出的模型，實作Chat G
人工智慧中最受歡迎的作法莫過於類神經網路，以當今最受歡迎的大型語言模型 (LLM)也不例外，然而這些持續受到爭議：黑盒子，也就是說我們不知道它內部怎麼運作，只知道給它一段話，它就會輸出一段話來回應。
以下從幾個面向來討論「黑盒子」議題：
透明性 Transparency
以LLM模型的開
回顧ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？這篇文章，Chat GPT回答的結果常常不如人意，因此有個Facebook提出的技術，叫做RAG，它是提升Chat GPT回答品質的方式之一，詳細實作步驟可以參照自己做免錢Chat GPT吧。
這次我們來換個方法，今天要介紹Reinforcement Lea
當Chat GPT回答的東西不是你想要的，怎麼辦呢？
我們提供想法的思路於：ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我想自己動手改善，但是我沒有GPU這項資源怎麼辦？
我們提供免費使用方式於：使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
有了操作環境，但是我不知道怎麼
大家在跟Chat GPT互動的時候，會不會覺得常常雞同鴨講
我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我們也實作了當中的一種方法，叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧
這篇文章，我們談談其他技巧，稱為「透過LoRA執行Fine Tuning」
工欲善其事，必先利其器，要打造屬於自己的Chat GPT之前，我們先學習怎麼建立Google免費提供的Colab環境，它可以免費使用GPU來加速AI的運算，非常適合沒有錢添購GPU，但又想學習前沿AI技術的人。
第一步：打開Google瀏覽器，並點選右上方的「方格子點點」，接著選擇「雲端硬碟」
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
在第二章會介紹機率相關概念，這也是貫穿整本書的基礎。
2.1.1.2 Probability Distributions
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
在第二章會介紹機率相關概念，這也是貫穿整本書的基礎。
2 Probability Theory
2.1 Motivation
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.4 Historical Notes
這節闡述Probabilistic Graphical Model的崛起歷史，當中尚做了
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 3講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 2講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 1講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
We begin in
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.2 Structured Probabilistic Models
既然要融入Uncertainty和Probability
大家在跟Chat GPT互動的時候，會不會覺得常常雞同鴨講
我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我們也實作了當中的一種方法，叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧
這篇文章，我們談談其他技巧，稱為「透過LoRA執行Fine Tuning」
工欲善其事，必先利其器，要打造屬於自己的Chat GPT之前，我們先學習怎麼建立Google免費提供的Colab環境，它可以免費使用GPU來加速AI的運算，非常適合沒有錢添購GPU，但又想學習前沿AI技術的人。
第一步：打開Google瀏覽器，並點選右上方的「方格子點點」，接著選擇「雲端硬碟」
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
在第二章會介紹機率相關概念，這也是貫穿整本書的基礎。
2.1.1.2 Probability Distributions
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
在第二章會介紹機率相關概念，這也是貫穿整本書的基礎。
2 Probability Theory
2.1 Motivation
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.4 Historical Notes
這節闡述Probabilistic Graphical Model的崛起歷史，當中尚做了
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 3講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 2講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 1講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
We begin in
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.2 Structured Probabilistic Models
既然要融入Uncertainty和Probability
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續 AI說書 - 從0開始 - 626 | 透過 HuggingFace 使用 Llama 2 的內容，如果想要查看原始內容，則使用以下變數即可：
print(se
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
藉由 HuggingFace 使用 Meta Llama 模型的執行方法為：
prompt = 'Create 5 prompts for a text to ima
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
欲藉由 HuggingFace 使用 Meta Llama，程式為：
from transformers import AutoTokenizer
import t
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
建議先進入 HuggingFace Meta Llama 頁面：https://huggingface.co/meta-llama
程式為：
!pip inst
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Meta (前稱為 Facebook) 於 2023 年 7 月 18 日發佈了 Llama 2，當時 Touvron 等人在論文《Llama 2: Open Foun
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
到目前為止的結果為：
這個展示雖然並不完美，但它展現了正在發生的重大範式轉變，生成式 AI 機器人正逐漸成為具有接近人類水準的代理人和合作夥伴。接下來，我們將使用
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
GPT-4 提供了一個 HTML 圖表來說明，以下為其對應程式碼：
node_trace = go.Scatter(
x=x, y=y,
mode='marker
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
GPT-4 提供了一個 HTML 圖表來說明，以下為其對應程式碼：
!pip install plotly
import plotly.graph_objects a
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
第三步：Microsoft Designer
出色的設計不僅僅是文字與圖像的簡單結合，更是和諧的展現
Microsoft Designer 將 Midjourney
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
在我們的案例中，假設我們正在與一位對 AI 一無所知但非常有動力進行測試的人合作，並請 ChatGPT 提供協助，提供給 ChatGPT 的原始提示是：
提供一個
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延續 AI說書 - 從0開始 - 626 | 透過 HuggingFace 使用 Llama 2 的內容，如果想要查看原始內容，則使用以下變數即可：
print(se
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
藉由 HuggingFace 使用 Meta Llama 模型的執行方法為：
prompt = 'Create 5 prompts for a text to ima
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
欲藉由 HuggingFace 使用 Meta Llama，程式為：
from transformers import AutoTokenizer
import t
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
建議先進入 HuggingFace Meta Llama 頁面：https://huggingface.co/meta-llama
程式為：
!pip inst
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Meta (前稱為 Facebook) 於 2023 年 7 月 18 日發佈了 Llama 2，當時 Touvron 等人在論文《Llama 2: Open Foun
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
到目前為止的結果為：
這個展示雖然並不完美，但它展現了正在發生的重大範式轉變，生成式 AI 機器人正逐漸成為具有接近人類水準的代理人和合作夥伴。接下來，我們將使用
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
GPT-4 提供了一個 HTML 圖表來說明，以下為其對應程式碼：
node_trace = go.Scatter(
x=x, y=y,
mode='marker
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
GPT-4 提供了一個 HTML 圖表來說明，以下為其對應程式碼：
!pip install plotly
import plotly.graph_objects a
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
第三步：Microsoft Designer
出色的設計不僅僅是文字與圖像的簡單結合，更是和諧的展現
Microsoft Designer 將 Midjourney
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
在我們的案例中，假設我們正在與一位對 AI 一無所知但非常有動力進行測試的人合作，並請 ChatGPT 提供協助，提供給 ChatGPT 的原始提示是：
提供一個
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
討論
在 Prompt Engineering 的微妙領域，Self-Consistency 已成
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 250 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 249 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
範例 2：人工智慧家庭自動化的策略市場選擇
Prompt：在具有出色解決問題能力的世界級全球行銷專
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們在 AI說書 - Prompt Engineering - 243 | Self-Consisten
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 246 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 245 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
範例：選擇歐洲度假勝地
Prompt：設想在經驗豐富的問題解決專家的協助下，使用 Self-Con
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 243 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
範例：選擇歐洲度假勝地
Prompt：考慮到 5000 的預算、旅行建議以及我對歷史地標和當地美食
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
討論
在 Prompt Engineering 的微妙領域，Self-Consistency 已成
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 250 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 249 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
範例 2：人工智慧家庭自動化的策略市場選擇
Prompt：在具有出色解決問題能力的世界級全球行銷專
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們在 AI說書 - Prompt Engineering - 243 | Self-Consisten
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 246 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 245 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
範例：選擇歐洲度假勝地
Prompt：設想在經驗豐富的問題解決專家的協助下，使用 Self-Con
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 243 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
範例：選擇歐洲度假勝地
Prompt：考慮到 5000 的預算、旅行建議以及我對歷史地標和當地美食
