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如何選擇正確的 LLM 應用程式開發模型
大型語言模型 (LLM) 改變了我們建構和與 AI 應用程式互動的方式。無論您想開發聊天機器人、自動內容產生器、程式碼助理或特定領域的解決方案，選擇正確的模型都是關鍵的第一步。鑑於模型數量的不斷增加（包括開源模型（例如，8B 參數、13B、70B、176B 等）和閉源模型（例如，基於專有 API 的解決方案）），選擇正確的模型可能具有挑戰性。本文旨在幫助您評估您的要求並有系統地評估不同的 LLM 選項。 1.確定您的用例和要求 申請類型 對話式人工智慧：聊天機器人或虛擬助理可能需要具有強大對話管理和上下文追蹤功能的模型。 文字生成：如果您需要在多個領域產生連貫的文字（例如，行銷文案、創意寫作），那麼您需要一個具有廣泛知識和良好生成品質的模型。 資訊檢索或總結：為了總結文章或檢索事實，尋找以事實準確性和簡潔總結內容的能力而聞名的模型。 特定領域的任務：對於法律、醫療或金融等專業領域，針對特定領域資料微調的模型可以獲得更好的效能和合規性（例如，確保正確的術語）。 性能要求 準確度與速度：較小的模型（例如 7B 或 13B 參數）足以完成需要較低延遲的快速任務，而較大的模型（例如 70B 或更大）可能會以較慢的推理速度為代價提供更好的品質。 複雜性與簡單性：如果您的應用程式需要複雜的推理，那麼更大的模型可能更合適。另一方面，更簡單的任務，如關鍵字提取或基本文字分類，可以由較小或專門的模型來處理。 部署限制 裝置上或本機：如果您打算在具有嚴格資料隱私法規或網路連線有限的環境中部署，則可能需要一個可以在本地部署的較小的開源模型。 基於雲端：如果您擁有可擴展的雲端資源，則可以利用更強大的模型。如果它符合您的合規性和成本要求，您也可以使用閉源 API。...
如何選擇正確的 LLM 應用程式開發模型
大型語言模型 (LLM) 改變了我們建構和與 AI 應用程式互動的方式。無論您想開發聊天機器人、自動內容產生器、程式碼助理或特定領域的解決方案，選擇正確的模型都是關鍵的第一步。鑑於模型數量的不斷增加（包括開源模型（例如，8B 參數、13B、70B、176B 等）和閉源模型（例如，基於專有 API 的解決方案）），選擇正確的模型可能具有挑戰性。本文旨在幫助您評估您的要求並有系統地評估不同的 LLM 選項。 1.確定您的用例和要求 申請類型 對話式人工智慧：聊天機器人或虛擬助理可能需要具有強大對話管理和上下文追蹤功能的模型。 文字生成：如果您需要在多個領域產生連貫的文字（例如，行銷文案、創意寫作），那麼您需要一個具有廣泛知識和良好生成品質的模型。 資訊檢索或總結：為了總結文章或檢索事實，尋找以事實準確性和簡潔總結內容的能力而聞名的模型。 特定領域的任務：對於法律、醫療或金融等專業領域，針對特定領域資料微調的模型可以獲得更好的效能和合規性（例如，確保正確的術語）。 性能要求 準確度與速度：較小的模型（例如 7B 或 13B 參數）足以完成需要較低延遲的快速任務，而較大的模型（例如 70B 或更大）可能會以較慢的推理速度為代價提供更好的品質。 複雜性與簡單性：如果您的應用程式需要複雜的推理，那麼更大的模型可能更合適。另一方面，更簡單的任務，如關鍵字提取或基本文字分類，可以由較小或專門的模型來處理。 部署限制 裝置上或本機：如果您打算在具有嚴格資料隱私法規或網路連線有限的環境中部署，則可能需要一個可以在本地部署的較小的開源模型。 基於雲端：如果您擁有可擴展的雲端資源，則可以利用更強大的模型。如果它符合您的合規性和成本要求，您也可以使用閉源 API。...
生成式人工智慧與判別式人工智慧：深入易懂的指南
人工智慧 (AI) 已經成為我們日常生活的一部分——在串流媒體服務上推薦電影、過濾垃圾郵件，甚至幫助我們將語音轉換為文字。在人工智慧這個廣闊的領域中，有許多子領域和技術。兩種重要的方法是產生式人工智慧和判別式人工智慧。在本文中，我們將探討每種方法所包含的內容、它們有何不同以及這些差異為何重要。 1.什麼是生成式人工智慧？ 讓我們從生成式人工智慧開始——這是一項最近引起廣泛關注的技術。生成式人工智慧的主要目標是創造新事物。無論您聽說過 ChatGPT（生成文字）、DALL·E（生成圖像）還是音樂生成模型，這些都是生成系統實際應用的範例。 生成式人工智慧如何運作？ 生成模型從資料中學習模式，然後利用學習的知識產生新的輸出。換句話說，它們不僅僅對現有資料進行分類或標記；它們產生與原始輸入資料類似的新資料。 機率分佈：生成式人工智慧的核心是機率分佈的概念。生成模型試圖學習訓練資料的底層分佈（模式和結構）。一旦它理解了分佈，它就可以從中取樣——就像旋轉所有可能結果的輪子以產生新的例子一樣。 架構和技術： 生成對抗網路 (GAN)：生成器試圖創建真實的輸出（如影像）來欺騙鑑別器，而鑑別器則試圖區分真實影像和生成的影像。隨著時間的推移，生成器會越來越擅長創造令人信服的圖像。 變分自動編碼器 (VAE)：一種編碼器-解碼器設置，可學習資料的壓縮表示（潛在空間），然後從該空間重建新資料。 基於 Transformer 的模型：GPT 等大型語言模型 (LLM) 使用 Transformer 架構根據提示產生高度連貫的文字。 生成式人工智慧的實際應用 內容創作：根據需求產生文字、圖像或音樂。 聊天機器人和虛擬助理：用於客戶服務或日常任務的對話介面。 資料增強：在資料有限的情況下建立合成範例以幫助改進機器學習模型。 藝術與設計：產生藝術視覺效果、設計原型或概念藝術的工具。 2.什麼是判別性人工智慧？ 判別性人工智慧專注於識別、分類或標記現有數據，而不是創建新的範例。這些模型學習根據觀察到的模式在不同類別的資料之間劃定界限（或區分）。 判別性人工智慧如何發揮作用？...
生成式人工智慧與判別式人工智慧：深入易懂的指南
人工智慧 (AI) 已經成為我們日常生活的一部分——在串流媒體服務上推薦電影、過濾垃圾郵件，甚至幫助我們將語音轉換為文字。在人工智慧這個廣闊的領域中，有許多子領域和技術。兩種重要的方法是產生式人工智慧和判別式人工智慧。在本文中，我們將探討每種方法所包含的內容、它們有何不同以及這些差異為何重要。 1.什麼是生成式人工智慧？ 讓我們從生成式人工智慧開始——這是一項最近引起廣泛關注的技術。生成式人工智慧的主要目標是創造新事物。無論您聽說過 ChatGPT（生成文字）、DALL·E（生成圖像）還是音樂生成模型，這些都是生成系統實際應用的範例。 生成式人工智慧如何運作？ 生成模型從資料中學習模式，然後利用學習的知識產生新的輸出。換句話說，它們不僅僅對現有資料進行分類或標記；它們產生與原始輸入資料類似的新資料。 機率分佈：生成式人工智慧的核心是機率分佈的概念。生成模型試圖學習訓練資料的底層分佈（模式和結構）。一旦它理解了分佈，它就可以從中取樣——就像旋轉所有可能結果的輪子以產生新的例子一樣。 架構和技術： 生成對抗網路 (GAN)：生成器試圖創建真實的輸出（如影像）來欺騙鑑別器，而鑑別器則試圖區分真實影像和生成的影像。隨著時間的推移，生成器會越來越擅長創造令人信服的圖像。 變分自動編碼器 (VAE)：一種編碼器-解碼器設置，可學習資料的壓縮表示（潛在空間），然後從該空間重建新資料。 基於 Transformer 的模型：GPT 等大型語言模型 (LLM) 使用 Transformer 架構根據提示產生高度連貫的文字。 生成式人工智慧的實際應用 內容創作：根據需求產生文字、圖像或音樂。 聊天機器人和虛擬助理：用於客戶服務或日常任務的對話介面。 資料增強：在資料有限的情況下建立合成範例以幫助改進機器學習模型。 藝術與設計：產生藝術視覺效果、設計原型或概念藝術的工具。 2.什麼是判別性人工智慧？ 判別性人工智慧專注於識別、分類或標記現有數據，而不是創建新的範例。這些模型學習根據觀察到的模式在不同類別的資料之間劃定界限（或區分）。 判別性人工智慧如何發揮作用？...
假設驅動的產品管理
1.產品管理中的假設是什麼？ 在產品管理中，假設是一種明確的陳述，可以預測功能、實驗或計劃的結果。將其視為您對提議的變更將如何影響用戶行為或關鍵業務指標的最佳猜測。例如： 「如果我們提供引人入勝、具有教育意義的人工智慧生成內容，幫助新用戶創建他們的第一個人工智慧生成副本， 這樣他們就能更快了解我們產品的實際價值，因為他們會發現定制自己的產品是多麼容易，無需聘請昂貴的設計師，而且能立即獲得效果。 假設指導您做出關於建立什麼、如何建立以及追蹤哪些指標以確定成功的決策。儘早澄清這些要點，您可以為更有針對性的開發和更有見地的實驗做好準備。 2. 為什麼建立一個強而有力的假設很重要 重點 明確的假設可以讓每個人對實驗或功能改變的確切目標一致。 明晰 它傳達了你想要證明或反駁的內容，讓人對成功的樣子毫不困惑。 效率 它可以防止您在沒有明確方向或目的的情況下建立功能或執行測試。 風險管理 儘早測試假設可以幫助您在投入大量資源之前了解自己是否走在正確的軌道上。 3. 良好假設的核心要素 一個強而有力的假設通常包含三個部分： 假設您所相信的有關您的用戶、市場或產品的真實情況。 建議的行動根據該假設您計劃實現的功能或變更。 預期結果您預期的具體、可衡量的結果，顯示您的假設是否正確。 寫假設時，一個方便的方法是使用「如果…，那麼…，因為…」 。例如： “如果我們引入個性化的入職清單（行動），那麼新用戶將看到一條清晰的入門路徑（假設），因為他們將得到逐步指導，並受到可見進展的激勵（推理）。” 這個結構迫使你清楚地說明你正在做什麼、預期的效果以及你認為它會起作用的原因。 4. 建立假設的步驟 4.1 識別問題或機會 查看使用者分析、回饋或市場研究。...
假設驅動的產品管理
1.產品管理中的假設是什麼？ 在產品管理中，假設是一種明確的陳述，可以預測功能、實驗或計劃的結果。將其視為您對提議的變更將如何影響用戶行為或關鍵業務指標的最佳猜測。例如： 「如果我們提供引人入勝、具有教育意義的人工智慧生成內容，幫助新用戶創建他們的第一個人工智慧生成副本， 這樣他們就能更快了解我們產品的實際價值，因為他們會發現定制自己的產品是多麼容易，無需聘請昂貴的設計師，而且能立即獲得效果。 假設指導您做出關於建立什麼、如何建立以及追蹤哪些指標以確定成功的決策。儘早澄清這些要點，您可以為更有針對性的開發和更有見地的實驗做好準備。 2. 為什麼建立一個強而有力的假設很重要 重點 明確的假設可以讓每個人對實驗或功能改變的確切目標一致。 明晰 它傳達了你想要證明或反駁的內容，讓人對成功的樣子毫不困惑。 效率 它可以防止您在沒有明確方向或目的的情況下建立功能或執行測試。 風險管理 儘早測試假設可以幫助您在投入大量資源之前了解自己是否走在正確的軌道上。 3. 良好假設的核心要素 一個強而有力的假設通常包含三個部分： 假設您所相信的有關您的用戶、市場或產品的真實情況。 建議的行動根據該假設您計劃實現的功能或變更。 預期結果您預期的具體、可衡量的結果，顯示您的假設是否正確。 寫假設時，一個方便的方法是使用「如果…，那麼…，因為…」 。例如： “如果我們引入個性化的入職清單（行動），那麼新用戶將看到一條清晰的入門路徑（假設），因為他們將得到逐步指導，並受到可見進展的激勵（推理）。” 這個結構迫使你清楚地說明你正在做什麼、預期的效果以及你認為它會起作用的原因。 4. 建立假設的步驟 4.1 識別問題或機會 查看使用者分析、回饋或市場研究。...
關鍵生成式 AI 演算法的簡化指南
生成式人工智慧讓電腦能夠創造新的東西（例如文字、圖像或音樂），而不僅僅是分析已經存在的東西。以下清晰簡潔地介紹了四種主要類型的生成式 AI 模型以及它們在現實世界中可以提供的幫助。 1.基於Transformer的模型 它們是什麼 如何運作：它們透過查看每個單字（或「標記」）並檢查每個單字與其他單字的關係來分析文字。 常見範例：GPT（用於撰寫草稿或聊天機器人回覆）、BERT（用於理解文字和問題）。 為什麼它們很重要 非常適合語言任務：摘要、翻譯、主題建議、客戶支援自動化。 易於適應：您可以使用特定資料（例如法律術語或醫療記錄）對其進行「微調」。 真實用例 一家旅遊公司使用 Transformer 模型產生個人化的旅遊計畫。顧客輸入偏好（例如，海灘、博物館），模型就會寫出行程，從而節省他們的規劃時間。 2. 擴散模型 它們是什麼 工作原理：它們從隨機「噪音」（如電視靜電噪音）開始，並學會透過幾個步驟將其轉換成可識別的圖像或音訊。 常見範例：DALL·E 或 Stable Diffusion 等工具可以根據文字提示建立詳細的圖片（例如「戴著派對帽的貓」）。 為什麼它們很重要 高品質圖像與藝術：用於概念藝術、行銷視覺效果，甚至有趣的個人設計。 創作自由：透過更改文字提示，您可以產生許多不同的風格和外觀。 真實用例 廣告公司輸入簡短的描述（「日落海灘與未來城市天際線」），快速製作出獨特的社群媒體圖形。這減少了僱用攝影師或搜尋庫存圖片所花費的時間。 3.生成對抗網路（GAN） 它們是什麼...
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Midjourney 新手教學：AI 藝術創作入門
與 Midjourney 一起開始您的創意之旅將會既令人興奮又有益。 Midjourney 以其藝術性和高度風格化的作品而聞名，深受尋求創作獨特和富有想像力的藝術作品的創作者的喜愛。本初學者指南將引導您了解有關 Midjourney 的介面、功能和訂閱計劃的所有資訊。 1. 設定 Midjourney 步驟 1：加入 Discord 伺服器Midjourney 透過 Discord 營運。首先加入他們的官方 Discord 伺服器。如果您還沒有 Discord 帳戶，那麼您需要一個。 第二步：找到新人管道在伺服器中，尋找標有#newbies 或類似標籤的新手頻道。您可以在這裡開始生成圖像。 步驟 3：開始生成輸入/imagine然後按照提示開始生成您的藝術作品。例如： /imagine A dreamy forest at...
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Midjourney 中級教學：掌握參數與提示
一旦您熟悉了 Midjourney 的基礎知識，就該透過掌握其高級功能和參數來提升您的創作水平。本中級指南將幫助您完善提示並探索 Midjourney 的全部創造潛力。 1. 提升藝術效果的關鍵參數 --v（版本）指定針對不同風格使用哪個版本的 Midjourney 模型。例如： /imagine A futuristic city skyline --v 5 --q（品質） 控制渲染品質。更高的品質需要更長的時間，但會產生更多的細節。例如： /imagine A detailed dragon flying over mountains --q 2 --ar（縱橫比）設定影像的寬高比。例如： /imagine...
Midjourney 中級教學：掌握參數與提示
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