作者: 托馬斯·貝達
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AI 中的上下文視窗與代幣：簡單解釋
上下文視窗（Context windows）和記號（tokens）是人工智能的兩個基礎概念，尤其是在大型語言模型（Large Language Models，LLMs）中。了解這兩個概念可以讓您更了解為什麼人工智慧模型發展到一定程度後似乎會「忘記」會話的一部分，以及為什麼複雜的提示可能會被模型誤解。什麼是代幣？在 AI 中，...
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思維鏈推理（簡單闡釋）
什麼是思維鏈推理 (CoT)？「思維連鎖推理 (CoT) 反映人類的推理方式，透過一連串連貫的邏輯推理，促進系統性的問題解決」。IBM: https://www.ibm.com/think/topics/chain-of-thoughts 基本上，CoT 鼓勵 AI 模型在得到最終答案之前採取中間步驟。模型不會直接找到解決方案，而是會在...
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零射擊學習（簡單解釋）
什麼是 Zero-shot learning (ZSL)？零點學習 (Zero-shot learning, ZSL) 是一種機器學習方法，可讓模型在訓練期間不需要任何新事物的標示範例，就能識別和分類從未見過的事物。與監督式學習不同，監督式學習需要大量的標記資料，而且這些資料必須明確地進行分類，而 ZSL 則使用...
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什麼是 RAG 以及它如何運作？
Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是 Generative AI 的進階技術，可將文字產生與即時資訊檢索相結合。簡單來說，RAG 允許 AI 模型在產生回應時存取外部資料庫或知識庫，以取得精確且最新的資訊。這可確保所產生的內容不僅連貫一致，而且與事實正確無誤，並與問題相關。
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