prompt
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第九天：Self-Consistency (自我一致性)概念
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我：
先提出我的理解：
1.Self-Consistency 應該屬於一種「多次驗證」的方式。
如同數學驗算(假設題目是5顆蘋果買6顆，請問共花了多少錢？ )
我可以用加法算一次，然後再用乘法算一次，甚至我拿已算出的答案用減法
Gen AI prompt 練習 25.07.11
今天的練習是與 GPT 進行了關於同理心的討論。頗有感。
-- With GPT --
我：
我們今天prompt的練習來做些什麼？
ChatGPT 說：
歡迎回來！
今天我們可以依照你的狀態與目標，挑選一種練習來做。以下幾個方向你可以看
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
不實資訊宣傳會傳播不準確的資訊，如果有人或團體想影響毫無防備的受害者，LLM 也可能在不知情的情況下參與其中，例如，營銷影響操作與傳統的廣告活動不同，因為影響者可能會試
第八天：ReAct (Reasoning and Acting) 概念
(深入了解才知ReAct是很重要的，所以今天跟Gemini很多對話，很需要知道很多。)
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我：
先問個問題， ReAct，你或ＧＰＴ已經有內建了嗎？我想問的是說，現在市面上的生成式對話ＡＩ都基本配備了嗎？
G
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
不實資訊宣傳會傳播不準確的資訊，如果有人或團體想影響毫無防備的受害者，LLM 也可能在不知情的情況下參與其中，例如，營銷影響操作與傳統的廣告活動不同，因為影響者可能會試
Gen AI prompt 練習 25.07.10
今天的練習是與 GPT 接力一起完成一篇文。
GPT 給了一個很厲害的名稱「協作式論述辯證」。哈
-- With GPT --
我：
今天要做什麼你有想法嗎？如果我們用接力的方式，你開頭，有個立場，我可以選擇站隊你，或是去你對面，不過
第七天：RAG (Retrieval-Augmented Generation) (檢索增強生成) 概念
(with Gemini)
我：
我認為有幾個重點：
1.RAG是一個AI架構，包含兩個部分：資訊檢索 (Retrieval)，和，大型語言模型生成 (Generation)。
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
錯誤資訊活動可以利用大型語言模型來大規模產生誤導性和虛假的內容！假設有一個非常激進的組織想要消滅無法返回自己國家的政治庇護者，因為他們如果回去會面臨處決或監禁。這個組織
第六天：
因為Gemini產生幻覺，所以結果是第六天有 2 Parts
-Part1：Constraint Prompting (約束提示)
-Part2：Instruction Tuning & Fine-tuning (指令微調與模型微調概念)
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我：
Part1：Constrain
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
高風險的突現行為類似於幻覺，但有所不同，例如：
大型語言模型（LLMs）可以生成不僅僅是無意義的內容，還可能包含不適當的內容
LLMs 可能會利用其「創造力」來誤導
