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01/21 13:20

地震來了怎麼辦？學會保護自己更安心！
今天凌晨發生全台有感大地震，大家有沒有被搖醒呢😨？你知道地震來時該怎麼做嗎？讓我們一起來學習國際公認的地震避難3步驟吧！
🛑地震避難3步驟 Earthquake Sheltering 3 Steps
1️⃣ 趴下 Drop
當地震發生時，記得立刻趴下，降低重心，避免被震倒。
When an earthquake strikes, drop to your hands and knees immediately.
2️⃣ 掩護 Cover
趕快找個堅固的桌子或家具，躲在下面，保護好頭部和頸部，防止掉落物傷害。
Take cover under a sturdy table to shield yourself from falling debris.
3️⃣ 穩住 Hold On
牢牢抓住掩護物，等到搖晃結束，確保自己處於安全位置。
Hold on to your shelter until the shaking stops to maintain protection.
地震避難3步驟就是「Drop, Cover, and Hold On」，了解並練習這些步驟，有助於在地震發生時保護自己和他人的安全，讓我們一起提高防災意識，守護身邊的人！💪
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2024/08/09

Apple 開源 OpenELM AI 模型：功能、優勢及訓練框架解析
蘋果終於進軍AI領域，推出全新開源語言模型OpenELM。這篇文章將深入探討OpenELM的功能、優勢及其訓練框架，幫助開發人員了解如何在蘋果裝置上高效運行AI模型，提升工作效率和產品質量。
▍蘋果推出OpenELM：AI模型的新選擇
在微軟、Meta、Google等科技巨頭相繼發布自家AI模型後，蘋果終於發聲，推出了全新的開源語言模型家族——OpenELM。這個模型的全名是開源高效語言模型（Open-source Efficient Language Model），能夠在蘋果裝置上高效運行。OpenELM提供了四種不同參數規模的模型，分別是2.7億、4.5億、11億及30億參數，並且每個規模都有預訓練和指令調校兩個版本，總共提供了八種版本供開發者選擇。
▍多樣化模型選擇，滿足不同需求
蘋果已經在Hugging Face上公開了這些模型，並提供完整的訓練和評估框架，開發人員還可以利用提供的程式碼將模型轉換成MLX函式庫，以便在蘋果裝置上進行推論和微調。這意味著，無論是從事什麼樣的AI應用，開發人員都能找到適合的OpenELM模型版本來滿足需求。
▍高效訓練框架：CoreNet
在訓練方面，OpenELM模型使用了CoreNet函式庫作為訓練框架。其預訓練資料集包括了RefinedWeb、去除重覆資料的PILE、RedPajama和Dolma v1.6各一個子資料集，共1.8兆token。這樣的資料集配置使得模型在訓練過程中能夠獲得廣泛而深入的語言知識。
▍分層擴展策略提升準確率
OpenELM融合了分層擴展策略，能將模型參數有效分配到transformer模型各層，以提升準確率。例如，11億參數版本的OpenELM比12億參數版本的OLMo在準確率上高出2.36%，但使用的預訓練資料token僅為其一半。這展示了OpenELM在有效利用資源方面的優越性能。
▍性能比較：OpenELM vs 其他模型
蘋果也列出了OpenELM在不同裝置上的性能數據。在一台Nvidia GPU/Ubuntu筆電上，OpenELM 4.5億參數版本的提示執行效能已超過MobiLama，而2.7億參數版本與OPT相差無幾。在程式碼生成任務上，雖然各個版本都還有改進空間，但已經展示了不錯的潛力。此外，蘋果還提供了在Apple Silicon-based MacBook Pro上的執行數據，顯示出OpenELM在自家裝置上的優異表現。
▍蘋果的AI研發成果
這次OpenELM的推出，是蘋果繼去年十月開源多模語言模型Ferret及今年三月的MM1之後，再度展示其在AI領域的研發成果。與以往不同的是，OpenELM特別強調其在蘋果裝置上的高效運行能力，這對於廣大使用蘋果產品的開發者來說無疑是個好消息。
▍競爭與未來展望
目前，微軟也推出了可在筆電上執行的小語言模型（SLM）Phi-3系列，最小版本有38億參數。微軟強調Phi-3在語言理解、推理、數學及寫程式等能力上，比更多參數的模型如GPT-3.5 Turbo、Mistral還要強大。面對這樣的競爭，蘋果與其他晶片業者如英特爾、AMD、高通等，預計在今年內推出為AI模型執行設計的第一代或新一代晶片。蘋果最新的Apple Silicon M4預計在今年稍後問世，並會在年底推出搭載M4晶片的Mac產品。
OpenELM的推出標誌著蘋果在AI領域邁出了重要一步。通過開源這些高效能的語言模型及其訓練和推論框架，蘋果不僅為開發者提供了強大的工具，也展示了其在AI技術上的雄厚實力。無論是在語言理解、程式碼生成，還是其他AI應用領域，OpenELM都有望成為開發者的首選。
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2024/07/28

RAG 出現新挑戰者！最近超熱門的Mem0 是什麼？優勢、應用、和 RAG 的比較
隨著技術的進步，人工智慧（AI）的應用越來越廣泛，如何讓 AI 記住更多信息並在需要時調用，成為了技術開發的一大挑戰。這時，一個名為 Mem0 的開源專案脫穎而出，帶來了 AI 記憶力的革命性變革。這個專案正在全球開發者社群中掀起波瀾，並有望成為未來 AI 記憶技術的標杆。
▍Mem0 是什麼？
Mem0 是一個開源的 AI 記憶專案，其目的是為 AI 系統提供強大的長期記憶能力。這意味著 AI 不僅能記住短期資訊，還能記住用戶在長期內提供的各類數據，並在適當的情況下調用這些記憶。這種能力讓 AI 不再是簡單的對話工具，而成為了個人化的知識庫，能夠隨時提供精準的回應和資訊。
▍Mem0 的優勢
● 長期記憶：Mem0 能夠記住並管理大量的長期資訊，使 AI 成為真正的知識庫。
● 多媒體支持：不僅限於文字，Mem0 還能處理圖片、語音和文件等多種格式的資料。
● 個人化服務：透過記憶用戶的歷史資訊，Mem0 能夠提供高度個人化的服務，滿足用戶的特定需求。
● 開源性：Mem0 是一個開源專案，任何開發者都可以參與進來，共同改進和擴展其功能，這加速了技術的發展和應用。
▍Mem0 vs RAG
在 Mem0 崛起之前，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術一直是 AI 記憶力的主流技術。RAG 通過檢索相關資料並生成答案，在很多應用場景中表現優異。然而，RAG 的記憶能力有限，無法有效處理長期資訊，且需要不斷更新資料庫以保持準確性。
相比之下，Mem0 則大大提升了 AI 的記憶能力。Mem0 能夠持久地記住用戶提供的資料，包括文字、圖片、語音備忘錄和 PDF 檔案等，形成一個全面的知識庫。這讓 AI 能夠在更長時間內保持高效的運作，並在需要時調用相關記憶，提供更精確的回應。
▍Mem0 AI 的應用前景
Mem0 的出現，為 AI 記憶技術開闢了新的方向。它不僅在個人助手領域有廣泛應用潛力，還可以在教育、醫療、商業等多個領域發揮重要作用。例如，教育領域的 AI 助手可以記住學生的學習歷程，提供更具針對性的學習建議；醫療領域的 AI 助手則可以記住患者的病歷資料，輔助醫生做出更準確的診斷。
Mem0 代表了 AI 記憶技術的重大突破，其優越的長期記憶能力、多媒體支持和開源性，使其成為未來 AI 發展的重要方向。隨著更多開發者的加入，Mem0 將不斷進化，為各行各業帶來更多創新和可能性。與過時的 RAG 技術相比，Mem0 無疑是一顆冉冉升起的新星，將引領 AI 記憶技術邁向新的高度。
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喵星人

2024/07/03

台灣首款AI模型 Project TAME：揭開台灣 AI 技術新篇章｜技術優勢、應用場景一次看！
台灣AI技術迎來重大突破！優必達聯手台大資工系推出台灣首款700億參數的繁中混合專家模型—Project TAME，不僅提升台灣AI技術，還深刻了解本地文化及產業需求，為企業和用戶帶來全新智能體驗。
▍什麼是Project TAME？
Project TAME（TAiwan Mixture of Experts）是一款專為台灣設計的人工智慧模型，具有700億參數，專門針對繁體中文及台灣各產業需求進行優化。由多家領先企業與台灣大學資工系合作開發，該模型整合了產學界的力量，涵蓋電子製造、石化、醫療、法律等領域知識，並特別強化對台灣文化和語境的理解，展現出超越國際大型模型如GPT-4的表現。
▍台灣首款AI模型的獨特性
優必達在2023年與台大資工系合作開發台版大型語言模型後，再次展現其強大運算能力，支援台灣首款700億參數等級的繁中混合專家模型。這次，優必達提供豐富的遊戲領域訓練資料，並利用其雄厚的AI算力資源，協助台大訓練出高品質的台灣專屬模型。優必達對Project TAME的支援，顯示其強大的AI算力資源、AI模型訓練專業與推動台灣AI技術在地化應用的整合能力。
▍Project TAME的技術優勢
● 高參數模型：擁有700億參數，使其在處理複雜問題時更具優勢。
● 本地化優化：專為繁體中文及台灣產業需求設計，能更準確地理解並處理本地化問題。
● 多專家融合：整合多領域知識，涵蓋電子製造、石化、醫療及法律等，適用於各類企業需求。
● 文化理解：強化對台灣文化和語境的理解，提供更貼近本地的智能體驗。
▍Project TAME的應用場景
Project TAME的誕生，不僅是AI技術的一大進步，更為各產業帶來了無限可能性。以下是一些具體應用場景：
● 電子製造：優化生產流程，提升生產效率和品質。
● 石化行業：提供智能數據分析，優化運營決策。
● 醫療領域：協助醫療診斷和治療方案制定，提升醫療服務質量。
● 法律事務：加速法律文件處理，提升法律服務效率。
▍優必達的技術支持
日商優必達株式會社是一間提供雲端解決方案的科技公司，擁有世界頂尖的GPU虛擬化與雲端串流技術。優必達掌握龐大的GPU運算資源，並提供以台版大語言模型（Taiwan LLM）為基礎的AI服務，包括UbiGPT、Ubi Anchor（AI新聞主播）、UbiONE（AI虛擬角色）、UbiArt（圖像生成軟體）和其他應用，為合作夥伴及客戶提供最優質的科技服務。
▍雲遊戲與元宇宙的未來
優必達在雲遊戲和元宇宙領域也有卓越的表現。透過其全面性的GDK（遊戲開發工具包），優必達已為多家遊戲開發商將其旗下遊戲雲化，成功協助大品牌遊戲公司及電信商打造自有品牌的雲遊服務。此外，優必達的GameCloud技術擁有豐富的全球雲端部署經驗，支援跨裝置、跨平台，不受終端裝置容量及效能限制，能夠協助客戶將互動式、虛擬實境等豐富多媒體內容串流至全世界。
Project TAME作為台灣首款700億參數等級的繁中混合專家模型，不僅是台灣AI技術的一大里程碑，也為台灣各產業帶來了嶄新的智能解決方案。優必達與台大資工系的合作，顯示了台灣在AI技術上的雄厚實力和創新能力。未來，隨著更多應用場景的開發，Project TAME將為更多企業和用戶提供更智能、更高效的服務。
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