分類: AI文章
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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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簡單理解 Transformer 架構
什麼是 Transformer？ Transformer 是一種神經網路架構，因其能夠「改變」人工智慧 (AI) 處理資料序列（尤其是文字）的方式而得名。谷歌研究人員在其 2017 年的論文《注意力就是你所需要的一切》中介紹了 Transformers，它透過使用一種稱為自我注意力 (Golroudbari) 的機制顯著改善了自然語言處理 (NLP) 任務…
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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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什麼是生成式人工智慧（GenAI）？
Generative AI 是指能夠創造新內容、理解人類語言和分析資訊的人工智慧系統。日常生活中的例子：它們之所以被稱為「創造性」人工智慧，是因為它們有能力產生新的內容，而不只是分析或處理現有的資訊。簡單來說：傳統的 AI 系統著重於識別模式和...
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簡單理解大型量化模型 (LQM)
大型定量模型 (LQM) 是一種專門分析海量數位資料集以尋找模式並做出預測的人工智慧系統。與專注於文字的大型語言模型 (LLM) 不同，LQM 處理數字、統計數據和計算。想想大型語言模型（LLM）=>語言=單字。大型量化模型（LQM）=> 數量 = 數字....
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