01
人工智慧基礎
了解人工智慧是什麼、系統如何學習、失敗的地方以及如何在不炒作的情況下判斷主張。
免費人工智慧庫
語言人工智慧 指南永遠免費。
155 簡明英語指南、結構化學習路徑和開放圖書館——由獨立的 501(c)(3) 非營利組織構建，以便任何人都可以理解現代人工智慧。
155免費指南
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五 基於結果的課程
每門課程都包括明確的成果、映射的能力、實踐活動和應用的頂點。
02
負責任的 AI 使用者
有效率地使用人工智慧，同時保護隱私、檢查輸出並維持人類責任。
03
職場人工智慧
評估工作場所用例、運行安全試點、衡量價值並負責任地傳達變更。
04
人工智慧政策與社會
透過權利、公平、治理、安全和公共利益結果來分析人工智慧系統。
05
使用 AI 系統建置
透過實務系統設計，了解語言模型、檢索、代理、評估、成本及部署保障。
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語言人工智慧
重複懲罰和解碼控制
解碼控制項是決定語言模型如何從其機率分佈中選擇下一個單字的旋鈕。
語言人工智慧ALiBi 位置偏差
ALiBi（帶有線性偏差的注意力）是一種巧妙的方法，可以為 Transformer 提供詞序感，而無需傳統的位置嵌入。
語言人工智慧多查詢注意力
多查詢注意力（MQA）是變壓器注意力的一種節省記憶體的方式，它在所有註意力頭之間共享一組鍵和值。
語言人工智慧句段標記化
SentencePiece 是一種與語言無關的分詞器，它學習如何直接從資料將原始文字分割成子詞片段，而不依賴空格。
語言人工智慧詞片標記化
WordPiece 是子詞標記化演算法，為 BERT 和許多 Google 模型提供支持，將單字分割成可重複使用的片段，以便模型可以處理任何...
語言人工智慧句子-BERT 嵌入
Sentence-BERT (SBERT) 採用 BERT 為整個句子產生單一固定長度向量，因此可以將意義與快速餘弦相似度進行比較。
語言人工智慧T5 和文字到文字傳輸
T5（文字到文字傳輸轉換器），來自 Google 於 2019 年，重新建構了每個 NLP 任務，翻譯，摘要，分類，甚至回歸，作為饋送...
語言人工智慧密集通道檢索
密集段落檢索 (DPR) 透過比較問題和段落的含義（作為數字向量，而不是匹配單字）來尋找相關文本。
語言人工智慧BM25 和詞彙檢索
BM25 是經典的基於關鍵字的排名函數，它根據查詢術語出現的頻率對文件進行評分，並根據術語稀有度和文件長度進行調整。
語言人工智慧HyDE 假設文檔嵌入
HyDE 透過首先要求語言模型想像一個虛假的答案文檔，然後使用該文檔的嵌入而不是原始文檔進行搜尋來改進檢索...
語言人工智慧推測性解碼草案模型
推測性解碼使用小型、快速的「草稿」模型來猜測幾個即將出現的標記，然後大型模型一次驗證這些標記。
語言人工智慧前瞻解碼
Lookahead 解碼透過使用 n-gram 並行猜測和驗證多個未來令牌，無需任何額外的草稿模型即可加速 LLM 生成…