llm 到底是什麼？
LLM(大型語言模型)是一種使用大量資料進行預訓練的超大型深度學習模型。 它是建立在具有自我專注功能的編碼器和解碼器神經網路組成的基礎轉換器之上。透過編碼器和解碼器，LLM能夠從複雜的文字資料中萃取意義，並理解其中字詞和片語之間的關聯。值得一提的是，轉換器LLM具有無監督學習的能力，換言之，它能夠進行自主學習，提升其精確度和效能。
llm 參數是什麼？
LLM 的參數是指其神經網絡內部的設定與權重，通常包含數十億項以上的參數。透過自監督學習或半監督學習方法，大語言模型能夠對龐大量未標記的文本進行訓練，以提高其語言理解與生成的能力。這些參數扮演著調整模型行為和語言處理性能的關鍵角色，影響其對於自然語言的理解和處理能力。許多研究者眼中，LLM 所使用的龐大參數量是實現出色語言模型表現的重要關鍵。
什麼是ai大模型？
AI大型模型是融合了大數據、強大算力和優秀算法的產物，其訓練過程中所使用的數據質量和數量至關重要。鬆鼠AI董事長慄浩洋指出，進行AI大型模型的應用與開發時，應該採用多模態大型模型，以在知識獲取、信息輸入和傳遞方面獲得更優秀的性能。通過多年來對不同場景、數據和算法的積累，以及行業經驗的累積，可以確保大量的訓練數據，從而提升模型的生成能力和準確度，改善大型模型在學生專業知識…
ai模型有哪些？
AI領域中各種模型眾多，其中一些廣受歡迎的包括線性回歸、邏輯回歸、線性判別分析、決策樹、Naive Bayes、K-最近鄰、學習向量量化、支持向量機等。除了這些模型外，還有許多其他引人注目的AI模型，例如神經網絡、遞歸神經網絡、卷積神經網絡、遞歸卷積神經網絡等。這些模型在機器學習和人工智慧領域扮演著重要的角色，應用廣泛且具有巨大的潛力。在不同領域和任務中，選擇適合的AI模型可以幫助我們更有效地應對各種挑戰和問題，推動科技與社會的進步。
什麼事 LangChain？
LangChain 是一個開放原始碼的編排框架，專為運用大型語言模型(LLM)開發應用程式而設計。LangChain的工具和API被整合在基於Python和Javascript的庫中，有效簡化建構以LLM驅動的應用程式，例如聊天機器人和虛擬代理等的過程。此框架提供了豐富的功能和擴展性，讓開發者能夠更輕鬆地整合高級自然語言處理技術到他們的應用程式中。透過LangChain，開發者可以快速打造具有龐大語言理解能力的智能應用，提升使用者體驗和應用的智慧化程度。
gpt 是甚麼意思？
GPT的全名為生成式預訓練轉換器，是一種由OpenAI研發的人工智慧技術。這項技術利用深度學習演算法來生成與人類文本相似的內容。根據Droiders.com專家的評論，GPT聊天機器人相較於其他人工智慧技術，其主要優勢在於在未事先訓練或了解使用者上下文的情況下，能夠理解自然語言查詢。透過GPT，人們可以更流暢地與機器進行對話，並取得所需的資訊，這對於提升人機互動體驗具有重要意義。
llm 可以做什麼？
LLM的應用範疇非常廣泛，除了應用在聊天機器人領域外，它還能夠應用在醫療、軟體開發以及服務業等領域。在醫療領域中，LLM可以幫助醫生快速獲取大量的醫學文獻資料，提供更準確的診斷和治療方案。在軟體開發方面，LLM可以應用於程式碼生成和錯誤修復，提升開發效率和代碼質量。同時，在服務業中，LLM可以幫助企業提供更高效的客戶服務和處理疑難問題。因此，LLM不僅僅是一個聊天機器人，更是一個靈活且強大的工具，為各個領域帶來了更多可能性。
生成式ai如何運作？
生成式AI的運轉方式是透過機器學習模型來實現。它採用監督式學習方法，將一系列人類創作內容作為訓練數據，使模型能夠捕捉其中的模式和關係。當模型經過訓練後，便能夠根據這些學習到的模式來生成新的內容。這種以人類創作內容為基礎的生成過程，讓生成式AI能夠產生出與人類創作相似的內容，同時給予相應的標籤。透過不斷的訓練和學習，生成式AI可以不斷提升其生成內容的質量和多樣性。
ai 如何建立模型？
AI 模型建立步驟如下：首先，登入AI Builder、Power Apps或Power Automate的平臺。接著，在左側選單中找到「更多>AI 中樞」。進入AI 功能頁面後，選擇「AI 模型」。在探索AI 功能下，選取「建立自訂模型」並選擇「從文件擷取自訂資訊」。透過逐步精靈將引導您一步步完成建模過程，要求您清楚列出文件中需擷取的所有資料。接著，選取「定型」以訓練模型。最後，選取「快速測試」以驗證與測試模型的效能。
深度學習演算法有哪些？
深度學習技術包含多種演算法，例如卷積神經網路(CNN)、長短期記憶網路(LSTM)、遞迴神經網路(RNN)等。除此之外，生成對抗網路(GAN)在影像生成和對抗性學習領域中也扮演重要角色，而徑向基函數網路(RBFN)則常被應用在模式識別和函數逼近方面。此外，多層感知器(MLPs)、自組織地圖(SOM)和深度信念網路(DBN)等演算法在不同場景下展現出獨特的優勢。深度學習領域還有許多其他值得探討的演算法，這些演算法間相互補充，共同推動著深度學習技術的進步。