Prompt Engineering 實質上僅是編寫提示詞,缺乏真正的工程屬性。真正的工程是 Context Engineering,系統化地管理與運用大型語言模型的上下文。
Docker 提供一致性、隔離性和可攜性的執行環境,解決了軟體開發中環境差異和部署複雜的問題,確保應用程式能在任何地方穩定運行。
深入解析 Prompt Engineering 的核心要素與最佳實踐,幫助你設計高效提示詞,提升大型語言模型的回答準確度與一致性。
AI 發展與員工期待存在落差,員工傾向 AI 為協作夥伴,而非取代者。在未來職場,人類需更重視人際關係與判斷能力,而不是資訊處理。
大型語言模型在程式碼除錯任務上仍面臨核心限制,從工程實務角度深入剖析其缺乏邏輯推理、注意力不均及無法模擬執行等瓶頸。
模型開發循環:資料處理、模型設計、模型訓練與模型評估
模型用於建立事物間的關係,而機器學習的核心,就是透過資料來優化模型的參數。