
大語言模型的出現在企業界又引起了一陣新的旋風,然而LLM的模型通常是用大量的通用詞彙去訓練,因此對特定的語義(Context)並不會有太好的效果,想要有更好的效果除了fine-tune微調外還可以使用LangChain工具去作輔助,將資料準備給LLM,來促使LLM能夠回答更符合預期的結果。
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您將學會
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理解自然語言處理的相關背景知識
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離線在公司內部(不連線使用chatGPT)使用LLM模型進行提示、完成與推論
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使用ChatGPT的API整合至自己的Python程式
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使用Hugging Face的API作語義判定,文字推測與摘要生成
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使用LangChain讀取文字檔或文字型式pdf至LLM引擎
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