人工智能使用必知觀念：溝通成本
閱讀時間約 1 分鐘
大家好！這裡是機器人來了一個專注於人工智能領域的創作者。
在我們與人文自然對話的時候，我們個人的精力是有限的，為了要最大程度的將話題導向我們需要的地方，產生正確的內容，我們就需要有這樣的一個認識：溝通成本
成本，指的就是你進行一次的活動所需要付出的代價，“溝通成本”的自然就是你在進行溝通的時候所需要付出的代價，我們在溝通的時候，同樣也需要付出自己的腦力心力與時間，這些都是時常會被我們所忽略的，為了更有效的增加自己的生產力，還有使用人工智能的效率，我們就應該要注意到這個溝通成本的概念。
接下來呢我想用兩個簡單的例子，來讓大家知道溝通成本的實際體現。
好的形式：
ChatGPT
ChatGPT
ChatGPT 給予了我實際的答案，還有紀錄與他的資料日期，不過可能有些錯誤，需要相關查證。
Bing
New Bing
微軟的Bing，不但給了我資料，還給予我他的參考網站與實際來源，讓我可以更好的查證內容，這是一個具有更優秀溝通成本的體現。
壞的形式：
Claude 2
Claude 2
很明顯的，Claude 2一開始完全不懂我的意思。
解釋後：
Claude 2 再答
他開始說出一些奇怪的理論，例如內涵，成就可以影響身高，試圖干擾用戶對於身高的判斷。
糾正他以後：
Claude 2的敷衍回答
很顯然的，這就是很差的溝通成本，我需要花費多個對話甚至情緒來與其進行交流，Claude 2 在溝通模型目前上具有重大缺陷。
結語
希望大家都能學會溝通成本的道理，節省成本，選擇對的機器人與溝通模式，產出更多有價值的內容喔！
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本篇參與的主題策展
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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