大語言模型

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從 LLaMA 到 RoBERTa 的 Meta AI 語言模型的潛力

2024年11月21日 – 11 分鐘閱讀

深入探索 Meta AI 的大語言模型系列，包含 LLaMA、OPT、NLLB、RoBERTa、DPR 和 M2M-100，並結合 LangChain 框架與 Hugging Face 平台，提供實用的程式碼範例和效能最佳化技巧，帶您解鎖生成式 AI 應用的無限可能。

2024年09月30日 – 10 分鐘閱讀

本文解析 GPT-3 在零溫度設定下的文字生成特性，說明其如何提升內容一致性與輸出精準度，特別適用於問答系統與知識檢索場景，並透過 LangChain 與 OpenAI 提供實用 Python 範例。

2024年05月15日 – 6 分鐘閱讀

大語言模型的效能與倫理表現高度依賴訓練資料的品質。透過系統化的資料淨化流程，開發者可以有效排除輸入輸出汙染、去除偏見與敏感資訊，進一步提升模型在安全性與準確性上的表現。本文將實務解析資料淨化各環節，並提供 Python 程式碼範例，幫助讀者在建構 LLM 應用時更精準掌控資料品質。