我參加 LLM 應用開發工作坊的三個重點收穫（RAG 比原本想的還有趣！）
本文是作者記錄自己今年三月參加 ALPHA Camp 與 ihower 共同推出的「Generative AI Engineer：LLM 應用開發工作坊」，除了詳細分享三個課程內容重點，也提到課程對工程師的幫助。
為什麼要用 RAG？不用微調模型就能低成本讓 LLM 理解專業知識的 AI 技術
本文將介紹 RAG 的運作方式、哪些使用情境適合導入 RAG？以及為什麼 NVIDIA、Microsoft 等軟硬體科技巨頭都爭相投入這個領域。
我的大型語言模型應用開發 – 學習歷程
本文是愛語言創辦人 Ted Chen 整理他在 2023 年學習關於大型語言模型的知識與歷程，文中提供豐富的參考資料。
《RISE-UP 科技人才升級週報》#24：軟體工程師，你的薪水從哪裡來？｜為什麼無人卡車其實比無人計程車更難做？
當我們談到自動駕駛，開在高速公路上的長途卡車，其駕駛環境會比小客車在市區平面道路駕駛來得單純，也就是卡車對自動駕駛技術的要求看似比較低，對吧？但事實很可能剛好相反。
AI 學習筆記：看 OpenAI、Tesla 人工智慧專家深入淺出 LLMs 技術的概念與趨勢
本文是一篇學習筆記，作者整理了 OpenAI 人工智慧專家 Andrej Karpathy 近期一支影片〈Intro to Large Language Models〉的內容，深入淺出談 LLMs 技術的概念與趨勢。
RAG 是什麼？增強大型語言模型（LLM）的架構
本文全面解析了RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構，它如何革新大型語言模型（LLM）Generative AI的能力，提供更準確、豐富的資訊回應。
