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「生成式AI」(Generative AI)的發展歷程 生成式AI(Generative AI),安全是指讓「機器學習模型」研究類似作品的數據,安全然後去創造一個全新的作品,可以是文字、圖像、音訊檔、影片、程式碼、甚至建築設計。只不過在這個階段,建行重庆市举开展反赌這些模型並未進入大眾視野。當AI已經可以執行大部分的寫作任務時,分行多措并反诈工作守寫手就可以專注於尋找更好的寫作題材、研究內容方向、制定內容策略方向。原本做這些事的人怎麼辦? 這篇文章的首圖是我用AI繪圖工具「Stable Diffusion」完成的,护群众资金而文字是由我和「ChatGPT」一起完成。
以商機龐大的行銷產業為例,生成式AI的商業應用潛力已經相當驚人。專家認為「ChatGPT」的出現,跟智慧型手機、網際網路的出現一樣,將根深蒂固地改變人類的工作和生活。
訓練過程,可分成三個階段: A. 萌芽期(2015年之前): 只有小型模型。文:Crystal(創新拿鐵) 2022年末,網路上最受討論的,是一隻聊天機器人—「ChatGPT」。這讓很多專業人士也開始試用。例如,GPT-3最初在45TB的數據上進行訓練、運用了高達1750億個參數來預測結果,單次訓練就要1200萬美元。
猜得出哪些是AI寫的?哪些是真人寫的嗎?謎底在文章最後揭曉。Photo Credit: GettyImages 為什麼都是富可敵國的大公司?因為訓練這些模型的成本很高。什麼是「生成式AI」?如何爆紅?目前有哪些應用?而人類在AI創作時代如何「另謀高就」? 創新點:AI已能根據簡單的文字指令來創作文字、圖片、影音、設計。Transformer模型需要被訓練的時間比以往少,產出的品質卻大幅提高,並且容易針對各應用領域的需求客製化。
於是Google開發的BERT便有專注生醫領域的模型BioBERT、法律領域的模型Legal-BERT。2015年到2020年之間,訓練這些模型的計算量增加了六個數量級,使得這些模型能夠以近乎、甚至超越人類的水平,來執行任務。
由美國人工智慧研究機構「OpenAI」發表,短短兩週內吸引了上百萬人使用。如繪圖領域的Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E2,以及聊天機器人ChatGPT。
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⑴ 找到書中的「結論」 什麼是「結論」呢?「結論」就是中心思想。她之前一直是個邏輯力不怎麼強的人。
甚至有一個見過兩次的客戶鄭重的對她說:「姐,你進步神速啊。一次和朋友約好一起去馬來西亞,朋友一下子就搞定行程表,而她只能對此嘆為觀止。
表達更是不得章法,想到哪兒說哪兒,雖不是「話題終結者」,也是位道道地地的離題大王。尤其在最近的溝通中,因為沒有清晰的邏輯力,她總會感到挫敗感,甚至開始懷疑自己,狀態非常差。
透過金字塔結構來論述,能讓邏輯清晰,聽眾或讀者也更容易接受你的觀點、跟上你的思路。從橫向來看,每一個層級的理由、事實也要有邏輯。這樣拆解之後,你是不是能更快速的閱讀了呢? 第二種應用方式:輸出表達。總結一下,金字塔結構有論、證、類、比四大特點。
⑶ 找出資訊中有哪些「事實」 作者列舉資料和不帶感情色彩的事例,都是為了支撐「理由」進行論證。每一部分都是按照「是什麼」、「怎麼辦」這一邏輯順序來寫的。
文:格格 邏輯框架1:金字塔結構 常見的第一大邏輯思維,就是「金字塔結構」。也就是說,你要透過歸納分組的方式排序資訊。
寫作的時候也是如此,她就只會羅列自己的收穫,儼然一位複製貼上小達人。理由:好處1、好處2、好處3⋯⋯ 事實:每部分都舉出學員真實案例,幫助理解。
比如,快速閱讀法部分內容最多,但這一組中的思想,不管是閱讀步驟,還是閱讀注意事項,都屬於同一範疇,即快速閱讀法。但是,最近見過的客戶在覆盤時都能談出至少兩點收穫,回饋說她的介紹有理有據,簡單清晰。作者芭芭拉.明托是哈佛商學院的第一批女學員之一,也是麥肯錫公司有史以來的第一位女性顧問。舉例說明,在第一章第四節中介紹「六大閱讀法」的部分,就是按照金字塔結構來寫作的: 結論先行。
這時,你需要關注資訊中的幾個重要位置:每章、每節、每段的開頭和結尾,這些都是特別容易呈現「結論」的地方。它能夠幫助管理者提高邏輯性、條理性、思考力,幫助使用者清晰思考、有效表達。
比如:第一、第二、第三等。你需要在橫向上,保證每一組要點都有一定的規律和分類, 彼此也是有邏輯關係的。
從縱向來看,最頂端就是你的「結論」,下一層是支撐結論的不同「理由」,再下一層就是支撐這些不同理由的「事實」。找到了結論你就抓住了重點,就不會遺漏重要資訊。
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