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    知識貓星球

    喵星人

    08/06 12:00

    開發者有福啦！OpenAI推出GPT-4o 64K長輸出模型，容量更大效能更強｜應用場景？如何試用？要付費嗎？
    OpenAI在本週推出了具突破性的GPT-4o 64K長輸出模型，這個實驗性版本的模型允許每次提示最多可輸出64K token。這一突破為開發者提供了更強大的工具，以應對更複雜的任務和應用場景。
    ▍什麼是 GPT-4o 64K長輸出模型？要付費使用嗎？
    GPT-4o 64K長輸出模型目前以Alpha測試版本開放使用，模型名稱為gpt-4o-64k-output-alpha。雖然是測試版，但其推論成本較高，輸入費用為每百萬token 6.00美元，輸出費用則為每百萬token 18美元。開發者若想試用，可透過API發送https://api.openai.com/v1/models/gpt-4o-64k-output-alpha 請求，若有回應即表示獲得試用權限。
    ▍長輸出模型的使用場景
    GPT-4o 64K長輸出模型的推出，為開發者帶來了許多新的應用場景，包括但不限於以下幾個方面：
    ● 深入文本分析：利用64K token的輸出能力，可以對長篇文章、報告或書籍進行更深入的分析和總結，從而生成更詳盡和精確的文本摘要。
    ● 大規模數據處理：在處理大量數據時，長輸出模型能夠提供更全面的分析結果，適用於金融分析、市場研究等需要大量數據處理的領域。
    ● 複雜問題解決：對於需要多步推理和詳細解釋的問題，GPT-4o 64K模型能夠提供更完整的回答，提升用戶體驗和滿意度。
    ● 教育和培訓：在教育和培訓領域，長輸出模型能夠生成詳細的教學內容和學習材料，幫助學生更好地理解和掌握知識。
    ▍GPT-4o 64K模型的優勢
    相較於以往的4K token模型，GPT-4o 64K模型具有多項顯著優勢：
    ● 更長的輸出容量：64K token的輸出容量是之前模型的16倍，這意味著可以處理和生成更長和更複雜的文本，提升應用的靈活性和實用性。
    ● 更高的精度和詳細度：在生成長篇內容時，GPT-4o 64K模型能夠提供更高的精度和詳細度，避免因輸出限制而造成的信息遺漏。
    ● 更強的適應性：長輸出模型能夠更好地適應多種不同的應用場景，無論是文本分析、數據處理還是教育培訓，都能夠提供優質的解決方案。
    ● 提高工作效率：通過使用長輸出模型，開發者能夠在更短的時間內完成更多複雜的任務，顯著提高工作效率和成果質量。
    OpenAI的GPT-4o 64K長輸出模型，不僅為開發者提供了更強大的工具，也拓展了AI應用的邊界。無論是在文本分析、大規模數據處理還是教育培訓領域，這一模型都展示了其巨大的潛力和優勢。隨著技術的不斷進步，我們可以期待更多創新應用的出現，進一步提升我們與AI的互動體驗。如果你是開發者，現在就開始探索GPT-4o 64K長輸出模型，發掘其無限可能吧！
    ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！
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    對初學者來說，要進入 AI 與資料科學的領域並不容易，除了程式基礎，還需要有數學與統計的相關知識，一般人往往在這兩個關卡中敗下陣來，透過親身實作，自主學習才能真正掌握 AI 與資料科學的學習精髓。
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    本課程由業界專家規畫，幫助你循序漸進掌握自然語言(NLP)與AI的完整知識地圖，課程包含28個主要知識點及8個針對業界需求設計的實務專題，學員可將活動中學習的各種知識點應用於專題中，讓你從實作掌握NLP的各種應用。 本課程於 1月正式開跑，課程將會每周固定釋出。
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    NLP 深度學習馬拉松
    NLP 深度學習馬拉松是一個結合自學、專家協助及社群討論的AI自學挑戰活動，目標是利用 100 天的時間讓學員掌握自然語言與機器學習/深度學習的關鍵知識點和實務技術應用。（本活動機器學習與深度學習分開販售，合計100天）
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    邱志威

    創辦人

    2022/01/07

    資料清理與型態調整：資料前處理必須要做的事
    實務上在收集完資料之後，到真正進入模型之前還有一個重要的環節需要處理，稱為是「資料前處理（Data Preprocessing）」。收集到的資料是從使用者的角度下去規劃，不一定是最適合數學模型存取的樣子。在這個環節的主要工作就是將資料調整成適合模型的輸入，也有人把這個過程稱為 ETL （Extract-Transform-Load） 。
    ETL 用來描述將資料從來源端經過抽取（extract）、轉置（transform）、載入（load）至目的端的過程。ELT 這個字常用在 BI、 Data Pipeline、資料倉儲 領域上。Data Pipeline 是指利用程式自動化定期的資料處理過程，Data Pipeline 其實就是 MLOPs 前面那一段自動化過程。
    資料清理與型態調整：資料前處理必須要做的事
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    資料清理與型態調整：資料前處理必須要做的事｜ALPHA Camp Blog
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    知識貓星球

    喵星人

    2小時前

    產品經理(PM)如何判斷需求的競爭價值？分析競品功能和市場趨勢的步驟
    競爭分析在產品管理中扮演重要角色，透過評估競品功能和市場趨勢，產品經理能有效判斷需求的競爭價值。藉由分析優勢、差異化機會及市場需求變化，可確保產品聚焦在提升競爭力和避免競爭劣勢的方向上。
    競爭分析能幫助產品經理了解市場上其他產品的功能及優勢，以判斷自身產品需求是否具有競爭價值。以下是分析競品功能和市場趨勢的具體步驟：
    1. 識別競品
    - 直接競爭對手：與自身產品同類、針對相同目標市場的產品。例如，其他同類型的SaaS軟體或工具。
    - 間接競爭對手：可能滿足相似需求，但並非完全同類的產品。例如，若為時間管理工具，競爭者可能包括提供類似功能的生產力應用。
    2. 分析競品功能
    - 列出核心功能：觀察競品的主要功能，並記錄每個功能的細節、設計、操作流程。可以建立一個功能矩陣表來進行比對。
    - 確認創新或獨特功能：看看競品中是否有特別創新的功能或設計，並評估這些功能是否真實解決了用戶痛點。這有助於判斷是否需要考慮相似的需求。
    - 功能成熟度：分析競品各功能的開發成熟度。若競品某一功能仍處於測試或試用階段，可能反映了需求仍待驗證。
    3. 分析市場趨勢
    - 行業趨勢報告：閱讀市場分析報告（例如Gartner、Forrester等），了解行業發展方向和新興技術，並判斷某些需求是否與市場趨勢一致。
    - 用戶行為趨勢：觀察目標用戶的需求變化，例如用戶偏好移動端還是網頁端操作？是否重視隱私和數據安全？此類趨勢會影響功能優先順序。
    - 競品動態：定期關注競品更新、功能發佈或併購等訊息，了解他們的發展方向。這有助於判斷自身產品需求是否具有持續競爭力，或是否需要調整。
    4. 評估該需求的競爭價值
    - 競品缺失的機會：如果競品中有用戶需求未被充分滿足，可以考慮優先實現此類需求，以吸引用戶。
    - 差異化策略：基於競品功能，尋找可以差異化的機會。若競品重視A功能，可能自身可強化B功能或推出更優化的A功能。
    - 避免劣勢：若競品推出的功能深受市場認可，且解決了用戶核心痛點，則需考慮相應的需求，以避免劣勢。
    這種競爭分析能幫助產品經理在開發需求時有更強的市場導向，既提升產品競爭力，也減少資源浪費。
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