ChatGPT 等聊天機器人的核心功能
自今年三月，ChatGPT 橫空出世，一出場就驚艷四座，顯現出前所未見的能力。
一個可以自己根據模型思考，回覆的AI系統，任何人都可以輕易的使用和分享，人工智能第一次走進了家家戶戶，而不再是電影裡面的傳說機器人和新聞出現的高端技術。
人們開始興奮，新奇，隨後就是恐懼，害怕，認為人工智能會搶走他們的工作，甚至直接替代人力，替代大多數人等等。
當所有人還在津津樂道和迷茫不定的時候，似乎都忽略了一件事情，ChatGPT 是一個聊天機器人呀！他的核心職能是什麼？聊天，產生文字呀！
ChatGPT 為首的各種機器人，他們的用法其實並不離開三個核心
一：生產用戶需要的文字內容
二：編輯用戶資料文件的內文
三：給予用戶需要的情感價值
我們可以從中衍生出非常多的用法，不過其實ChatGPT目前主要的核心用法就是這三大類，例如：
1.讓AI生成一篇文章，提供創意點子，生成文章目錄...
2.讓AI翻譯文章，校正文章的錯別字與調整語法...
3.與AI談話，說出心理的壓力，讓他給你正能量反饋...
這些都是很常見可行的聊天機器人用法，只有當明白了一個技術的核心原理，我們才能更好的去使用它，如同明白了汽車技術的核心意義就是提供更快捷的移動方式，在運輸，交通，物流的意義一樣。
下面一張自製的聊天機器人基礎功能表，提供給大家參考。
聊天機器人功能表
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本篇參與的主題活動
在生成式AI與大型語言模型(Large Language Model, LLM)蓬勃發展下，有許多工具可以幫助我們學習與撰寫程式，這篇文章提供了實作範例與一些經驗，分享如何使用ChatGPT(免費的GPT-3.5)協助程式語言的學習，並且完成屬於自己的程式。
前幾個禮拜，AWS 舉行 Startup Day Taiwan。想當然爾，最熱門的主題非生成式 AI (Generative AI) 莫屬。既然 AWS 有現成的工具，身為一名工程師，自然看看無妨，這篇文章算是新手開箱文，會說明如何部署一套基礎模型，並使用 AWS SDK 與其互動。
前言
我在工作中沒有什麼機會接觸到機器學習，學生時期也沒有學習過相關知識。
作為一個業餘小白，我對機器學習非常感興趣。在自學的過程中，我逐漸意識到利用機器學習可以做很多有趣的事情。 因此，我決定嘗試使用 AWS SageMaker JumpStart 來實驗文字生成式繪圖 AI ，以了解機
最近玩到了一個我覺得很新奇有趣的軟體，叫做SillyTavern。
SillyTavern是專用於創建虛擬角色的AI聊天軟體，SillyTavern是TavernAI的分支，但SillyTavern走上了自己的路，加進了許多額外功能，並且仍在積極的持續更新中。
然後，可以色色!
「Prompt」這個詞是提示的意思，但為什麼需要提示呢？ 當AI不理解我們的時候，勢必給出的回應並非準確的為我們解答，因此一個好的提示是非常重要的，就如同我們人與人之間的溝通一樣，如何將自己心裡的疑惑轉化成好的問題來提問對方，讓對方理解，進而給出一個明確的答案，這就是提示(Prompt)的重要性，對
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