深度學習模型在自然語言處理 (NLP) 領域中扮演著重要的角色，而調整模型的參數可以影響生成的文字風格和品質。在大語言模型中，Temperature、Top-P 和 Top-K 是常見的參數，用於控制文字生成過程中的隨機性和創造性。我自己在開發 LLM 應用時，主要也都只會去調整 Temperature 而已，其實 Top-P 與 Top-K 很少去調他，因為每次調整都沒有什麼好結果，之前因為不太理解這兩個參數的真正含意，最後還是回歸預設值處理。這篇文章我打算好好的理一理這幾個參數的真正含意。
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Google 最近一年來承受著 OpenAI 帶來的極大壓力，感覺公司內部不斷重組，產品名稱也是一直在變化。由於我最近花了比較多時間在研究 Google 的 Gemini 技術，過程一直不斷被「命名」苦惱，直到最近才比較清楚整個來龍去脈。這篇文章我打算來整理一下 Google 的 Gemini 到底推出過多少「相似」的名稱，包含分類方式、產品名稱、舊名稱、新名稱、變化的名稱、套件名稱、模型名稱、工具名稱、函式庫名稱等等，坐好啊，馬上起飛！😅
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為了要能夠呼叫 Google Cloud Platform (GCP) 上的 API 資源，我們通常要透過 OAuth 2.0 的方式來取得存取權杖 (Access Token)。其實 Google 對 .NET 的支援還算完整，只是文件寫的太差，為了要能成功串好這個 OAuth 流程，花了我不少時間，主要是沒辦法找到一個清楚且完整的範例程式。也因為網路上可用的範例程式太少，導致各大 LLM 平台的回答都充滿了幻覺，每個都在胡說八道。這篇文章我就分享「服務帳戶」如何取得 Access Token 的方法，並提供一個完整可用的範例程式。
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