大型語言模型的訓練素材從哪裡來？
2025.03.19
大型語言模型的訓練素材從哪裡來？
作者 / 編輯部
519期
訓練LLM需要使用龐大素材，現今網路資料如洪流，各公司如何從中擷取有用的材料？是否會衍伸著作權問題？合理使用的界線又該劃在哪裡？
AILLM大型語言模型著作權
讓大型語言模型蓬勃發展 資料與技術的開放、協力、自主
2025.03.19
讓大型語言模型蓬勃發展 資料與技術的開放、協力、自...
作者 / 莊庭瑞／中央研究院資訊科學研究所副研究員
519期
DeepSeek-R1模型的發展告訴我們，建構大型語言模型的硬體與能源投資成本，有機會不再是高不可及。如何取得可開放使用、後設資料完備且來源清楚的高品質資料集，關係到大型語言模型能否「平民化」（democratization）。
LLM安娜典藏庫著作權數位歐洲計畫
以低成本建置出大型語言模型 DeepSeek如何挑戰全球LLM市場？
2025.02.25
以低成本建置出大型語言模型 DeepSeek如何挑戰全球...
作者 / 編譯｜羅億庭
518期
面對DeepSeek的崛起，目前科學界普遍認為它最令人印象深刻的成就之一，就是在這樣的出口禁令下仍能開發出DeepSeek-R1與Janus-Pro-7B等模型。
AIDeepSeekLLMOpenAI
告別ChatGPT？可安裝於電腦的小型AI模型
2024.10.21
告別ChatGPT？可安裝於電腦的小型AI模型
作者 / 編譯｜陳亭瑋
514期
最新趨勢顯示，科學家正轉向在自己的筆記型電腦上安裝小型AI模型，而非依賴網路版的ChatGPT等服務。這種轉變不僅帶來便利性，更為科研工作提供新的可能性。
人工智慧小型AI模型LLM
ChatGPT到底在「想」什麼？ 科學家以心理學與神經科學研究人工智慧
2024.06.15
ChatGPT到底在「想」什麼？ 科學家以心理學與神經科學...
作者 / 編譯｜陳亭瑋
510期
人工智慧（artificial intelligence, AI）大型語言模型（large language models, LLM）的能力逐漸被肯定，但它的內在運作模式仍然是個謎。為了探究此謎題，科學家開始採取「逆向工程」的方法，應用心理學與神經科學的研...
人工智慧心理學神經科學逆向工程機器學習神經網路LLM
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