prompt in context learning
1.0.0
คู่มือวิศวกรรมโอเพ่นซอร์สสำหรับการเรียนรู้พร้อมท์ในบริบทจาก EgoAlpha Lab
เอกสาร | ⚡️ สนามเด็กเล่น | - พร้อมท์วิศวกรรม | - ChatGPT Prompt ｜ ⛳ คู่มือการใช้งาน LLM
️ Shining ️: นี่คือแหล่งข้อมูลที่สดใหม่และอัปเดตทุกวันสำหรับการเรียนรู้ในบริบทและวิศวกรรมที่รวดเร็ว ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) กำลังใกล้เข้ามา เรามาลงมือปฏิบัติและกลายเป็นผู้เรียนขั้นสูงเพื่อวางตำแหน่งตัวเองให้อยู่ในแนวหน้าของยุคที่น่าตื่นเต้นนี้ และมุ่งมั่นเพื่อความยิ่งใหญ่ทั้งส่วนบุคคลและทางอาชีพ
ทรัพยากรประกอบด้วย:
?เอกสาร? : เอกสารล่าสุดเกี่ยวกับ การเรียนรู้ในบริบท วิศวกรรม พร้อมท์ ตัวแทน และ แบบจำลองพื้นฐาน
?สนามเด็กเล่น? : โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ช่วยให้สามารถทำการทดลองได้ทันที
?พร้อมวิศวกรรม? : เทคนิคพร้อมท์สำหรับการใช้ประโยชน์จากโมเดลภาษาขนาดใหญ่
?พร้อมท์ ChatGPT? : ตัวอย่างที่สามารถนำไปใช้ในการทำงานและชีวิตประจำวันของเราได้
?คู่มือการใช้งาน LLMs? : วิธีการเริ่มต้นใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่อย่างรวดเร็วโดยใช้ LangChain
ในอนาคตน่าจะมีคนสองประเภทบนโลก (บางทีแม้แต่บนดาวอังคารด้วยซ้ำ แต่นั่นเป็นคำถามสำหรับ Musk):
?EgoAlpha: Hello! human?, are you ready?
☄️ EgoAlpha เปิดตัว TrustGPT เน้นการใช้เหตุผล วางใจ GPT ด้วยความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งที่สุดสำหรับคำตอบที่แท้จริงและเชื่อถือได้ คุณสามารถคลิกที่นี่หรือเยี่ยมชม Playgrounds โดยตรงเพื่อสัมผัสประสบการณ์。
[2024.11.17]
[2024.11.16]
[2024.11.15]
[2024.11.14]
[2024.11.13]
[2024.11.12]
[2024.11.11]
ข่าวประวัติศาสตร์ฉบับสมบูรณ์ ?
คุณสามารถคลิกที่ชื่อได้โดยตรงเพื่อข้ามไปยังตำแหน่งลิงค์ PDF ที่เกี่ยวข้อง
การเคลื่อนไหวตรงตามความสนใจ: ข้อความแจ้งเตือนการเคลื่อนไหววิดีโอ ( 2024.07.03 )
สู่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ด้านสุขภาพส่วนบุคคล ( 2024.06.10 )
Husky: ตัวแทนภาษาโอเพ่นซอร์สแบบครบวงจรสำหรับการให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน ( 2024.06.10 )
สู่การเรียนรู้ตลอดชีวิตของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่: แบบสำรวจ ( 2024.06.10 )
สู่ความเท่าเทียมกันทางความหมายของ Tokenization ใน Multimodal LLM ( 2024.06.07 )
LLM พบกับการสร้างและการแก้ไขหลายรูปแบบ: แบบสำรวจ ( 2024.05.29 )
การเรียนรู้เครื่องมือด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่: แบบสำรวจ ( 2024.05.28 )
เมื่อ LLM ก้าวเข้าสู่โลก 3 มิติ: การสำรวจและการวิเคราะห์เมตาของงาน 3 มิติผ่านโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายรูปแบบ ( 2024.05.16 )
การประมาณค่าความไม่แน่นอนและการหาปริมาณสำหรับ LLM: แนวทางการดูแลอย่างง่าย ( 2024.04.24 )
แบบสำรวจกลไกหน่วยความจำของเอเจนต์ที่ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ( 2024.04.21 )
รายการกระดาษที่สมบูรณ์ ? สำหรับ "การสำรวจ"?
LLaRA: อัดแน่นข้อมูลการเรียนรู้ของหุ่นยนต์สำหรับนโยบายภาษาการมองเห็น ( 2024.06.28 )
การกู้คืนขนาดชุดข้อมูลจาก LoRA Weights ( 2024.06.27 )
การเพิ่มประสิทธิภาพพร้อมท์แบบเร่งสองเฟส ( 2024.06.19 )
จาก RAG ไปจนถึงพารามิเตอร์ที่หลากหลาย: การตรวจสอบว่าโมเดลภาษาใช้ความรู้ภายนอกเหนือข้อมูลพาราเมตริกสำหรับการสืบค้นข้อเท็จจริงอย่างไร ( 2024.06.18 )
VoCo-LLaMA: สู่การบีบอัดการมองเห็นด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ( 2024.06.18 )
LaMDA: การปรับแต่งโมเดลขนาดใหญ่อย่างละเอียดผ่านการปรับให้เข้ากับมิติต่ำที่สลายตัวเชิงสเปกตรัม ( 2024.06.18 )
ผลกระทบของการเริ่มต้นต่อ LoRA Finetuning Dynamics ( 2024.06.12 )
การศึกษาเชิงประจักษ์เกี่ยวกับการปรับแต่งพารามิเตอร์อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายรูปแบบ ( 2024.06.07 )
การโจมตีแบ็คดอร์ข้ามบริบทต่อการเรียนรู้พร้อมกราฟกราฟ ( 2024.05.28 )
Yuan 2.0-M32: การผสมผสานระหว่างผู้เชี่ยวชาญกับเราเตอร์ที่เอาใจใส่ ( 2024.05.28 )
รายการกระดาษที่สมบูรณ์ ? สำหรับ "การออกแบบพร้อมท์"?
การศึกษาเชิงประจักษ์เกี่ยวกับการปรับแต่งพารามิเตอร์อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายรูปแบบ ( 2024.06.07 )
คันทอร์: ห่วงโซ่แห่งความคิดหลายรูปแบบที่สร้างแรงบันดาลใจของ MLLM ( 2024.04.24 )
nicolay-r ที่ SemEval-2024 งานที่ 3: การใช้ Flan-T5 เพื่อการให้เหตุผลเกี่ยวกับสาเหตุทางอารมณ์ในการสนทนาด้วยห่วงโซ่แห่งความคิดเกี่ยวกับสถานะอารมณ์ ( 2024.04.04 )
การแสดงความคิดทำให้เกิดการใช้เหตุผลเชิงพื้นที่ในแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ ( 2024.04.04 )
โมเดลภาษาขนาดเล็กสามารถช่วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ให้ดีขึ้นได้หรือไม่: LM-Guided Chain-of-Thought ( 2024.04.04 )
Visual CoT: ปลดปล่อยการใช้เหตุผลแบบลูกโซ่แห่งความคิดในโมเดลภาษาหลายรูปแบบ ( 2024.03.25 )
แนวทางกระตุ้นความคิดแบบลูกโซ่ด้วย LLM สำหรับการประเมินการตอบสนองต่อการประเมินรายทางของนักเรียนในสาขาวิทยาศาสตร์ ( 2024.03.21 )
NavCoT: การส่งเสริมการนำทางด้วยการมองเห็นและภาษาที่ใช้ LLM ผ่านการเรียนรู้การใช้เหตุผลที่ไม่พันกัน ( 2024.03.12 )
ERA-CoT: การปรับปรุงห่วงโซ่แห่งความคิดผ่านการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของเอนทิตี ( 2024.03.11 )
การฝึกอบรมความสอดคล้องแบบอคติเสริมช่วยลดการใช้เหตุผลแบบอคติในห่วงโซ่แห่งความคิด ( 2024.03.08 )
รายการกระดาษที่สมบูรณ์ ? สำหรับ "ห่วงโซ่แห่งความคิด"?
LaMDA: การปรับแต่งโมเดลขนาดใหญ่อย่างละเอียดผ่านการปรับให้เข้ากับมิติต่ำที่สลายตัวเชิงสเปกตรัม ( 2024.06.18 )
ผลกระทบของการเริ่มต้นต่อ LoRA Finetuning Dynamics ( 2024.06.12 )
การศึกษาเชิงประจักษ์เกี่ยวกับการปรับแต่งพารามิเตอร์อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายรูปแบบ ( 2024.06.07 )
การใช้ประโยชน์จาก Visual Token สำหรับบริบทข้อความแบบขยายในการเรียนรู้แบบหลายรูปแบบ ( 2024.06.04 )
การเรียนรู้ที่จะ Grok: การเกิดขึ้นของการเรียนรู้ในบริบทและองค์ประกอบทักษะในงานเลขคณิตแบบแยกส่วน ( 2024.06.04 )
บริบทที่ยาวนั้นไม่นานเลย: ผู้สำรวจข้อมูลที่ต้องพึ่งพาระยะยาวสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ( 2024.05.28 )
การปรับแต่งพร้อมท์อย่างมีประสิทธิภาพด้วยการฉายภาพหลายพื้นที่และฟิวชั่นพร้อมท์ ( 2024.05.19 )
MAML-en-LLM: โมเดลการฝึกอบรมเมตาดาต้าของผู้ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าของ LLM เพื่อการเรียนรู้ในบริบทที่ได้รับการปรับปรุง ( 2024.05.19 )
การปรับปรุงความหลากหลายของการสร้างสามัญสำนึกด้วยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ผ่านการเรียนรู้ในบริบท ( 2024.04.25 )
เส้นฐานสุ่มที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นสำหรับการเรียนรู้ในบริบท ( 2024.04.19 )
รายการกระดาษที่สมบูรณ์ ? สำหรับ "การเรียนรู้ในบริบท"?
การผสมผสานการดึงข้อมูลและเสริมของผู้เชี่ยวชาญ LoRA สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่อัปโหลดได้ ( 2024.06.24 )
การเพิ่มประสิทธิภาพระบบ RAG: การสำรวจกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อประสิทธิภาพและความสามารถในการขยายขนาด ( 2024.06.04 )
การเพิ่มประสิทธิภาพความทนทานของเสียงรบกวนของโมเดลภาษาที่ดึงข้อมูลมาเสริมด้วยการฝึกอบรมฝ่ายตรงข้ามที่ปรับเปลี่ยนได้ ( 2024.05.31 )
การเร่งการอนุมานของการสร้างแบบดึงข้อมูล-เสริมด้วยการเลือกบริบทแบบกระจัดกระจาย ( 2024.05.25 )
DocReLM: การเรียนรู้การดึงเอกสารด้วยโมเดลภาษา ( 2024.05.19 )
UniRAG: การดึงข้อมูลแบบสากลสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายรูปแบบ ( 2024.05.16 )
ChatHuman: ความเข้าใจของมนุษย์ 3 มิติที่ขับเคลื่อนด้วยภาษาพร้อมการใช้เหตุผลของเครื่องมือดึงข้อมูลเสริม ( 2024.05.07 )
เหตุผล: เกณฑ์มาตรฐานสำหรับการดึงข้อมูลและการอ้างอิงอัตโนมัติของประโยคทางวิทยาศาสตร์โดยใช้ LLM สาธารณะและเป็นกรรมสิทธิ์ ( 2024.05.03 )
Superposition Prompting: การปรับปรุงและเร่งการดึงข้อมูล-Augmented Generation （ 2024.04.10 ）
แก้ KNOT: การผสมผสานความรู้ที่ขัดแย้งกันและทักษะการใช้เหตุผลในแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ ( 2024.04.04 )
รายการกระดาษที่สมบูรณ์ ? สำหรับ "Retriival Augmented Generation" หรือไม่?
CELLO: การประเมินเชิงสาเหตุของแบบจำลองภาษาการมองเห็นขนาดใหญ่ ( 2024.06.27 )
พรีเอ็กซ์มี! การสำรวจ LLM แบบโอเพ่นซอร์สทันทีขนาดใหญ่สำหรับการแปลด้วยเครื่องและการประเมินการสรุป ( 2024.06.26 )
ทบทวนการประเมินความเข้าใจนิพจน์ที่อ้างอิงในยุคของแบบจำลองหลายรูปแบบขนาดใหญ่ ( 2024.06.24 )
OR-Bench: เกณฑ์มาตรฐานที่มีการปฏิเสธมากเกินไปสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ( 2024.05.31 )
TimeChara: การประเมินอาการประสาทหลอนของตัวละครในช่วงเวลาหนึ่งของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เล่นตามบทบาท ( 2024.05.28 )
อคติที่ละเอียดอ่อนจำเป็นต้องมีมาตรการที่ละเอียดอ่อน: เมตริกคู่สำหรับการประเมินตัวแทนและอคติแบบสัมพันธ์ในแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ ( 2024.05.23 )
HW-GPT-Bench: เกณฑ์มาตรฐานสถาปัตยกรรมการรับรู้ฮาร์ดแวร์สำหรับโมเดลภาษา ( 2024.05.16 )
LLM ต่อเนื่องหลายรูปแบบต่อสู้กับการวิเคราะห์เครือข่ายภาพขั้นพื้นฐาน: เกณฑ์มาตรฐาน VNA ( 2024.05.10 )
Vibe-Eval: ชุดการประเมินที่ยากลำบากสำหรับการวัดความก้าวหน้าของโมเดลภาษาหลายรูปแบบ ( 2024.05.03 )
การประเมินเชิงสาเหตุของแบบจำลองภาษา ( 2024.05.01 )
รายการกระดาษที่สมบูรณ์ ? สำหรับ "การประเมินและความน่าเชื่อถือ"?
วิธีการเรียนรู้การเสริมกำลังเชิงลึกแบบหลายตัวแทนแบบร่วมมือกันสำหรับเครือข่ายคอมพิวเตอร์ Edge บนมือถือที่ได้รับความช่วยเหลือจาก UAV ( 2024.07.03 )
การเรียนรู้เชิงสัญลักษณ์ช่วยให้ตัวแทนพัฒนาตนเองได้ ( 2024.06.26 )
การโจมตีของฝ่ายตรงข้ามต่อตัวแทนหลายรูปแบบ ( 2024.06.18 )
DigiRL: การฝึกอบรมตัวแทนการควบคุมอุปกรณ์ในป่าด้วยการเรียนรู้การเสริมกำลังอัตโนมัติ ( 2024.06.14 )
การแปลงข้อมูลที่สวมใส่ได้ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกด้านสุขภาพโดยใช้ตัวแทนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ( 2024.06.10 )
การฝันแบบ Neuromorphic: เส้นทางสู่การเรียนรู้อย่างมีประสิทธิภาพในสารประดิษฐ์ ( 2024.05.24 )
การปรับแต่งโมเดลภาษาวิสัยทัศน์ขนาดใหญ่ในฐานะตัวแทนการตัดสินใจผ่านการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ( 2024.05.16 )
การเรียนรู้การสื่อสารหลายตัวแทนจากมุมมองของการสร้างแบบจำลองกราฟ ( 2024.05.14 )
สเมิร์ฟ: ใช้ประโยชน์จากตัวแทนที่เชี่ยวชาญหลายรายพร้อมประสิทธิภาพตามบริบทสำหรับการวางแผนเครื่องมือ ( 2024.05.09 )
เผยความแตกต่างในการจัดการงานเว็บระหว่างมนุษย์และ Web Agent ( 2024.05.07 )
รายการกระดาษที่สมบูรณ์ ? สำหรับ "ตัวแทน"?
InternLM-XComposer-2.5: โมเดลภาษาการมองเห็นขนาดใหญ่อเนกประสงค์ที่รองรับอินพุตและเอาท์พุตตามบริบทแบบยาว ( 2024.07.03 )
LLaRA: อัดแน่นข้อมูลการเรียนรู้ของหุ่นยนต์สำหรับนโยบายภาษาการมองเห็น ( 2024.06.28 )
Web2Code: ชุดข้อมูลหน้าเว็บต่อโค้ดขนาดใหญ่และกรอบงานการประเมินผลสำหรับ LLM หลายรูปแบบ ( 2024.06.28 )
LLaVolta: โมเดลหลายรูปแบบที่มีประสิทธิภาพผ่านการบีบอัดบริบทภาพตามขั้นตอน ( 2024.06.28 )
Cambrian-1: การสำรวจ LLM หลายรูปแบบที่เปิดกว้างและมีวิสัยทัศน์เป็นศูนย์กลาง ( 2024.06.24 )
VoCo-LLaMA: สู่การบีบอัดการมองเห็นด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ( 2024.06.18 )
Beyond LLaVA-HD: ดำดิ่งสู่โมเดลมัลติโมดัลขนาดใหญ่ที่มีความละเอียดสูง ( 2024.06.12 )
การศึกษาเชิงประจักษ์เกี่ยวกับการปรับแต่งพารามิเตอร์อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายรูปแบบ ( 2024.06.07 )
การใช้ประโยชน์จาก Visual Token สำหรับบริบทข้อความแบบขยายในการเรียนรู้แบบหลายรูปแบบ ( 2024.06.04 )
DeCo: การบีบอัดโทเค็นแบบแยกส่วนจาก Semantic Abstraction ในโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายรูปแบบ ( 2024.05.31 )
รายการกระดาษที่สมบูรณ์ ? สำหรับ "พร้อมท์ต่อเนื่องหลายรูปแบบ"?
IncogniText: การปรับปรุงความเป็นส่วนตัวของข้อความแบบมีเงื่อนไขผ่านการสุ่มแอตทริบิวต์ส่วนตัวที่ใช้ LLM ( 2024.07.03 )
Web2Code: ชุดข้อมูลหน้าเว็บต่อโค้ดขนาดใหญ่และกรอบงานการประเมินผลสำหรับ LLM หลายรูปแบบ ( 2024.06.28 )
OMG-LLaVA: การเชื่อมโยงระดับภาพ ระดับวัตถุ ระดับพิกเซล การใช้เหตุผลและความเข้าใจ ( 2024.06.27 )
การเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหาของฝ่ายตรงข้ามสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ( 2024.06.26 )
VideoLLM-online: โมเดลภาษาวิดีโอออนไลน์ขนาดใหญ่สำหรับการสตรีมวิดีโอ ( 2024.06.17 )
การทำให้สถานะที่ซ่อนอยู่เป็นปกติช่วยให้การเรียนรู้รูปแบบรางวัลทั่วไปสำหรับ LLMs ( 2024.06.14 )
Autoregressive Model Beats Diffusion: Llama สำหรับการสร้างภาพที่ปรับขนาดได้ ( 2024.06.10 )
โมเดลภาษาจำลองโปรไฟล์การรับรู้บางอย่าง: การตรวจสอบว่าการวัดความสามารถในการคาดการณ์มีปฏิสัมพันธ์กับความแตกต่างส่วนบุคคลอย่างไร ( 2024.06.07 )
PaCE: วิศวกรรมแนวคิด Parsimonious สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ( 2024.06.06 )
Yuan 2.0-M32: การผสมผสานระหว่างผู้เชี่ยวชาญและเราเตอร์ที่เอาใจใส่ ( 2024.05.28 )
รายการกระดาษที่สมบูรณ์ ? สำหรับ "การสมัครด่วน"?
TheoremLlama: การแปลง LLM สำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปให้เป็นผู้เชี่ยวชาญแบบ Lean4 ( 2024.07.03 )
การทำความเข้าใจรูปร่าง 3 มิติของคนเดินเท้าสำหรับการระบุตัวตนบุคคลอีกครั้งผ่านการเรียนรู้หลายมุมมอง ( 2024.07.01 )
การลบโทเค็นเป็นรอยเท้าของรายการคำศัพท์โดยนัยใน LLMs ( 2024.06.28 )
OMG-LLaVA: การเชื่อมโยงระดับภาพ ระดับวัตถุ ระดับพิกเซล การใช้เหตุผลและความเข้าใจ ( 2024.06.27 )
ปัญหาพื้นฐานเกี่ยวกับการแก้ไขแบบจำลอง: การแก้ไขความเชื่อที่มีเหตุผลควรทำงานอย่างไรใน LLM ( 2024.06.27 )
โมเดลโลกที่มีประสิทธิภาพพร้อม Tokenization แบบ Context-Aware ( 2024.06.27 )
ความทนทานที่โดดเด่นของ LLM: ขั้นตอนการอนุมาน? ( 2024.06.27 )
ResumeAtlas: ทบทวนการจำแนกเรซูเม่ด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ( 2024.06.26 )
AITTI: การเรียนรู้โทเค็นแบบรวมที่ปรับเปลี่ยนได้สำหรับการสร้างข้อความเป็นรูปภาพ ( 2024.06.18 )
เปิดตัวโมเดลภาษามองเห็นที่ปราศจากตัวเข้ารหัส ( 2024.06.17 )
รายการกระดาษที่สมบูรณ์ ? สำหรับ "โมเดลพื้นฐาน"?
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) กำลังกลายเป็นเทคโนโลยีปฏิวัติที่กำหนดการพัฒนาในยุคของเรา นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ก่อนหน้านี้เป็นไปได้ในจินตนาการของเราเท่านั้นโดยการสร้าง LLM อย่างไรก็ตาม การใช้ LLM เหล่านี้มักมาพร้อมกับอุปสรรคทางเทคนิคบางประการ และแม้แต่ในขั้นตอนเบื้องต้น ผู้คนก็อาจถูกคุกคามด้วยเทคโนโลยีล้ำสมัย: คุณมีคำถามใด ๆ ดังต่อไปนี้หรือไม่?
หากมีบทช่วยสอนที่สามารถเข้าถึงได้โดยผู้ชมทุกคน ไม่ใช่แค่ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์เท่านั้น บทช่วยสอนดังกล่าวจะให้คำแนะนำโดยละเอียดและครอบคลุมเพื่อเริ่มต้นและดำเนินการอย่างรวดเร็วในระยะเวลาอันสั้น ซึ่งท้ายที่สุดก็บรรลุเป้าหมายในการใช้ LLM ได้อย่างยืดหยุ่น และสร้างสรรค์โปรแกรมที่พวกเขาจินตนาการไว้ และตอนนี้ สำหรับคุณโดยเฉพาะ: คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นใช้งาน Langchain ที่ละเอียดและครอบคลุมที่สุด ซึ่งมาจากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ langchain แต่มีการปรับเปลี่ยนเนื้อหาเพิ่มเติม พร้อมด้วยตัวอย่างโค้ดที่มีรายละเอียดมากที่สุดและมีคำอธิบายประกอบมากที่สุด การสอนโค้ดบรรทัดต่อบรรทัดและประโยคต่อประโยค ผู้ชมทุกคน
คลิกที่นี่? เพื่อชมการแนะนำการเริ่มต้นกับ LLM อย่างรวดเร็ว
Repo นี้ดูแลโดย EgoAlpha Lab ยินดีต้อนรับคำถามและการอภิปรายผ่าน [email protected]
เรายินดีที่จะมีส่วนร่วมในการสนทนากับเพื่อนจากชุมชนวิชาการและอุตสาหกรรม และสำรวจการพัฒนาล่าสุดในด้านวิศวกรรมที่รวดเร็วและการเรียนรู้ในบริบทร่วมกัน
ขอขอบคุณนักศึกษาปริญญาเอกจาก EgoAlpha Lab และพนักงานคนอื่นๆ ที่เข้าร่วมในการซื้อคืนนี้ เราจะปรับปรุงโครงการในช่วงติดตามผลและรักษาชุมชนนี้ให้ดี นอกจากนี้เรายังต้องการแสดงความขอบคุณอย่างจริงใจต่อผู้เขียนแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ความพยายามของคุณช่วยขยายขอบเขตอันไกลโพ้นของเราและทำให้เราเห็นโลกที่มหัศจรรย์ยิ่งขึ้น
