今天我們要來了解一個非常熱門的人工智慧領域：生成式AI和大型語言模型。不要被這些專業術語嚇到，我會用最淺顯易懂的方式來解釋

課程內容概覽

後面的文章我們將會學習到：

• 大型語言模型是什麼，以及它們能做什麼
• 這些模型背後的運作原理
• 如何撰寫有效的提示詞（prompt）
• 如何產生創意文字內容
• 生成式AI專案的完整生命週期

生成式AI基本概念

生成式AI其實是傳統機器學習的一個分支。它的學習方式很特別：透過在海量人類創作的資料中尋找統計模式來學習。這些模型厲害的地方在於，它們能夠創造出模仿或接近人類能力的內容。

想像一下，就像是一個學生閱讀了數百萬本書籍，然後學會了如何寫出類似的內容！

大型語言模型（LLMs）的特點

這些模型通常：

• 在幾週到幾個月的時間內，學習了數兆個詞彙
• 需要大量的運算能力
• 展現出超越單純語言能力的「涌現特性(emergent properties)」
• 能夠分解複雜任務、推理，以及解決問題

這就像是一個超級學生，不只記住了知識，還學會了如何思考和解決問題！

基礎模型介紹

基礎模型（也稱為基本模型）是這些AI系統的核心。它們有大有小，主要以「參數數量」來衡量大小。就像人的大腦神經元越多，能處理的事情越複雜，參數越多的模型通常能執行更複雜的任務。

後面我們會使用「flan-T5」這個模型來進行實驗。

大型語言模型的應用

這些模型的厲害之處在於：

• 可以直接使用，或針對特定用途進行微調
• 讓我們能迅速建立客製化解決方案，不需要從零開始訓練

這就像是拿到一個多功能工具，可以根據需求稍作調整，就能解決各種問題！

課程焦點

我們將專注於大型語言模型和自然語言生成，包括：

• 模型建構與訓練
• 透過提示詞與模型互動
• 模型微調及部署

如何與大型語言模型互動

與傳統編程不同，我們使用自然語言指令（即提示詞）來與模型溝通：

• 提示詞（Prompt）：給模型的文字輸入
• 上下文窗口（Context window）：模型可用的記憶空間，通常可容納幾千個詞
• 生成結果（Completion）：模型產生的文字輸出
• 推理（Inference）：模型生成文字的過程

實際互動範例

舉個例子：

• 提示詞：「木衛三（Ganymede）位於哪裡？」
• 模型會根據訓練過的知識生成答案
• 生成結果會包含原始提示詞和模型生成的文字

這就像是與一位博學多聞的助手對話，你提出問題，它給出答案！

透過這門課程，即使你沒有深厚的技術背景，也能理解並開始運用這些強大的AI工具。大型語言模型正在改變我們與資訊和技術互動的方式，現在正是了解它們的最佳時機！

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