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title: 【生成式AI導論 2024】00~02 生成式AI介紹
tags: [生成式AI]

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20251027筆記 內容可能有錯誤，請參考原始影片 


[李宏毅【生成式AI導論 2024】](https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsPz6CTopeRp2L2t4aL_KgiI)

[【生成式AI導論 2024】第0講：課程說明 (17:15 有芙莉蓮雷)](https://youtu.be/AVIKFXLCPY8?si=Y8tIPHnGKGwnZExq)
[【生成式AI導論 2024】第1講：生成式AI是什麼？](https://youtu.be/JGtqpQXfJis?si=OEoQOSFFFvBQW1Um)

[【生成式AI導論 2024】第2講：今日的生成式人工智慧厲害在哪裡？從「工具」變為「工具人」](https://youtu.be/glBhOQ1_RkE?si=eyHWtcygzA71jsEL)



### 【生成式AI導論 2024】第0講：課程說明 (17:15 有芙莉蓮雷) 大綱

1.  **開課動機與時代變遷**
    *   目的：應對人工智慧應用模式的轉變，從自建模型轉向直接使用生成式 AI 工具（如 ChatGPT）。
    *   目標：教導學生判斷何時應開發模型，何時應使用現有工具。

2.  **課程目標與教學定位**
    *   核心：**教授生成式 AI 的全貌、背後概念與原理**，而非僅教導 ChatGPT 的使用方法。
    *   受眾：已使用過生成式 AI，並希望深入了解其原理、訓練方式及未來發展潛力的學生。
    *   先修：無需任何人工智慧、數學或程式設計背景。

3.  **課程限制與技術現況**
    *   限制：課程時間有限（兩學分），無法深度探討所有技術細節。
    *   技術快速變革：AI 技術進步極快，今日的巨型模型（70 億參數）已成為課程作業。
    *   資源：建議透過 **ArXiv** 網站追蹤最新的論文和技術發展。

4.  **作業規劃與評量方式**
    *   數量與時程：共 10 個作業，通常截止期為兩週後。
    *   目標：體驗應用生成式 AI 及訓練（微調）自己的模型。
    *   資源：使用 Colab 或 Kaggle 執行，不需自備 GPU。
    *   政策：允許學生使用生成式 AI 寫作業，老師也會使用 AI 批改作業。

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### 1. 開課動機與時代變革

*   **開課背景**：老師從 2014 年開始在台大任教，自 2015 年每年都開設機器學習相關課程。
*   **啟發事件**：2023年機器學習春季班，有學生詢問如何讓機器自動對文章分類（一個標準的機器學習分類問題）。
*   **思維轉變**：老師意識到時代已經改變，如果是直接新創應用的話，應該**直接使用 ChatGPT** 來完成文章分類任務。
*   **操作示範**：老師展示了如何使用免費的 **GPT-3.5** 版本，直接給予指令（定義類別如政治、社會、財經等）和新聞內容，ChatGPT 即可輕鬆完成新聞分類。
*   **核心觀點**：過去開發 AI 應用需要自建和訓練模型，好比決鬥時要**自己鑄劍**；而現在可以直接**掏出一把槍**，瞬間完成 AI 應用。
*   **課程目的**：開設此課是為了讓大家了解現今生成式 AI 的趨勢和技術發展程度，幫助學生更精確地判斷**何時應該自己開發模型，以及何時使用現成的工具**。

### 2. 課程目標、受眾與教學理念

*   **課程範圍**：本課程並非教導如何使用 ChatGPT。ChatGPT 只是最具代表性的應用例子，但本課程旨在帶給大家**生成式 AI 的全貌**。
*   **使用門檻低**：使用 ChatGPT 非常容易，只要能與人溝通、會打字，就能與之交流，不需要花一整個學期的時間學習使用方法。網路上已有大量的 ChatGPT 教學資源。
*   **預期受眾**：本課預設目標受眾是**已經使用過生成式 AI**，了解其厲害之處，但想進一步了解其**背後的原理、訓練方法以及未來的發展可能性**的人。
*   **教學核心**：由於應用技術日新月異（如 GPT 的介面和能力可能在數月甚至數週內改變），本課希望傳授的概念和原理是往後數年甚至**一輩子都可用的東西**。
*   **了解原理的重要性**：了解生成式 AI 的原理，就像了解**魔術背後的手法**。這樣可以更深入地欣賞 AI 的能力，並且避免對其能力產生錯誤的誤解或錯誤的期待。
*   **先修要求**：本課程**沒有任何預設的先修課程**。不要求具備人工智慧、數學或程式設計背景。它可以作為學生人生中**第一堂**人工智慧相關課程。
*   **與機器學習課程的關係**：本課程與傳統的機器學習課程重疊的部分極少。

### 3. 課程限制與技術現況

*   **課程程度**：本課是入門課程。用魔術比喻，本課可以帶領學生了解一個魔術，但**不足以訓練你成為魔術師，也沒辦法帶你創造新的魔術**。
*   **時間限制**：本課程是兩學分的課，上課時間只有兩小時，因此無法深入提到所有的技術細節。
*   **深入研究資源**：如果學生想要深入研究課堂中提到技術背後的原理，可以參考投影片上引用的論文。
*   **ArXiv 平台**：投影片上引用的多數論文來自ArXiv網站。
    *   AI 領域技術變化太快，國際會議或期刊審查常需一年，新想法會先直接放在 ArXiv 上搶先公開。
    *   ArXiv 論文編號的前兩位數字代表年份，後兩位代表月份（例如 2205 代表 2022 年 5 月）。
*   **技術變革速度**：課程作業將要求學生訓練（實質上是微調）一個有 **70 億參數**的模型。
    *   今天 70 億參數的模型已是普通的作業，甚至可以用免費的運算資源來訓練。
    *   但若穿越回 2019 年，當時被譽為「史上最強」的 **GPT-2 只有 15 億參數**，約為今天作業模型的四分之一。
    *   就像《葬送的芙莉蓮》中，80 年前的「殺人魔法」在現今被視為「普通攻擊」。這說明生成式 AI 的變化速度非常快，有時五個月甚至五個星期都會有很大的變化。

### 4. 作業規劃與評量方式

*   **作業總數**：課程總共有 **10 個作業**。如果沒有特別說明，預設截止期為**兩週後**。
*   **作業目標**：體驗如何應用生成式 AI 來打造應用，以及體驗如何訓練（微調）自己的生成式 AI 模型。
*   **訓練體驗（負面體驗）**：作業中保留了訓練模型的「負面體驗」作為「疫苗」，以幫助學生面對未來的挑戰。
    *   **耗時**：作業中訓練模型可能需要兩三個小時，相較於真實大型模型訓練需要數週，這已經很快了。
    *   **結果不可預測性**：即便完全按照指示操作，結果仍可能與預期不符。訓練模型像「養小動物」或「施展咒語」，結果往往無法預測。
*   **運算資源**：執行程式和訓練模型都會使用 **Colab** 或者 **Kaggle**，學生不需要準備任何東西，例如不需要購買自己的 GPU。
*   **作業難度標示**：
    *   一個三角形（△）：充分送分（例如作業一和作業二，開局即送 20 分）。
    *   兩個三角形（△△）：若不在乎分數可以很快完成，但想要拿滿分仍需花時間努力。
    *   三個三角形（△△△）：需要訓練模型，至少需要好幾個小時才能完成。
*   **作業分量說明**：雖然本課名為「討論課」（兩學分），整體負擔並不難；但若當作通識課，它可能是一個非常充實的通識課。
*   **使用 AI 輔助**：本課程是生成式 AI 導論課，**允許**學生使用生成式 AI（例如 GPT）來寫作業。
*   **AI 批改**：老師也會使用人工智慧來批改作業。
*   **致謝與客座講者**：
    *   特別感謝 **MTK 的達哥團隊**提供達哥平台來批改作業，即便本課程有超過 1000 人選修，他們也願意無條件大力支持。
    *   **3 月 15 號**：MTK 團隊將分享業界如何使用生成式 AI 的實戰模式。
    *   **5 月 24 號**：MTK 團隊將分享開發大型模型的心得。

### 【生成式AI導論 2024】第1講：生成式AI是什麼？ 大綱

1.  **人工智慧 (AI) 的定義與本質**
    *   AI 是機器展現的智慧，由人所創造。
    *   「智慧」本身缺乏標準定義，每個人對 AI 的想像皆不相同。
    *   AI 是一個想達到的**目標**，而非單一的技術。

2.  **生成式人工智慧 (Generative AI) 的明確定義**
    *   要求機器產生**複雜且有結構的物件**（如文章、圖像、語音）。
    *   「複雜」意指其可能性**大到無法求取**（例如 100 字文章有 $10^{300}$ 種可能性）。
    *   **非生成式 AI** 是「分類」問題，即從**有限的選項中**做出選擇。

3.  **機器學習 (ML) 與深度學習 (DL) 的關係**
    *   **機器學習**：一種技術手段，讓機器從資料中自動找出一個帶有未知數（**參數**）的**函式（模型）**。
    *   **深度學習**：當這個帶有大量參數的函式被表示成**類神經網路**時，即為深度學習。
    *   ML 是手段，生成式 AI 是目標；現代生成式 AI 通常是以深度學習技術來達成。

4.  **生成式 AI 的核心機制：從無限到有限**
    *   挑戰：生成式 AI 需具備**創造力**，產生訓練資料中從未出現過的答案。
    *   解決方案：將生成複雜物件（如完整文章）的問題，拆解成一系列「文字接龍」（Word Continuation）的子問題。
    *   機制：文字接龍的答案選項是**有限的**（例如常用中文字只有三四千），將難題轉化為一系列**分類問題**，從而變得可解。
    *   概念推廣：這種按順序產生較小單位的策略稱為**自迴歸生成 (Autoregressive Generation)**，可應用於圖片等其他結構化物件。

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### 1. 人工智慧 (AI) 的本質與困境

*   **人工智慧 (AI) 的定義**：從字面上看，AI 是指**人所創造出來的智慧**，即**機器所展現的智慧**，而非人本身的智慧。
*   **定義的模糊性**：然而，關於「智慧」的定義本身是模糊且非標準的。每個人心中對智慧的想像都不一樣。例如，有人認為 ChatGPT 是 AI，但也有人認為只有會跑來跑去的機器人才算 AI，或是電腦要會下棋才算 AI。
*   **學術用法**：由於缺乏清晰定義，人工智慧相關的學術論文中，幾乎**不會提及**「人工智慧」這個詞彙。
*   **AI 的定位**：人工智慧可以被視為一個**目標**，是人類想要達到的目標，**它不是一項單一的技術**。

### 2. 生成式人工智慧 (Generative AI) 的定義與區分

*   **定義明確性**：相較於 AI，生成式人工智慧（Generative AI）的定義相對明確。
*   **核心要求**：生成式 AI 要求機器能夠產生**複雜且有結構的物件**。
    *   **複雜且有結構的物件**包括：
        *   **文章**（由一連串文字構成）。
        *   **圖像**（由一堆像素所組成）。
        *   **語音**（由一堆取樣點所組成）。
*   **「複雜」的程度**：所謂的複雜物件，必須要複雜到**無法求取**其所有可能性。
    *   **極端例子**：假設中文常用字有 1000 個，要寫一篇 100 字的文章，其可能性是 $1000^{100}$ 次方，即 $10^{300}$。這是一個大到不可思議的數，遠遠超過原子數目（約 $10^{80}$）。機器需要從 $10^{300}$ 這麼多可能性中找一個合理的答案。
*   **與分類問題的區別**：
    *   **分類 (Classification)** 問題**不是**生成式 AI 的問題。
    *   分類是讓機器從**有限的選項中**做選擇。
    *   例如：Gmail 垃圾郵件偵測（只有「是垃圾郵件」或「不是垃圾郵件」兩個選項）。或者圖像辨識系統只判斷圖片中有貓還是有狗（只有兩個可能答案）。
    *   當答案選項有限時，該問題被歸類為分類問題，而非生成式問題。
*   **定位**：生成式人工智慧是人工智慧眾多可能的目標之一。

### 3. 機制與深度學習的基礎概念

*   **機器學習 (Machine Learning, ML)**：是一種技術，讓機器可以自動**從資料裡面找一個函式**。
*   **參數 (Parameters)**：在機器學習中，函式中的未知數（例如 $F(x)=Ax+B$ 中的 A 和 B）稱為參數。
*   **函式與模型**：用於解決複雜問題的函式（例如判斷圖片是貓還是狗的 $F(\text{圖片})$），通常非常複雜，可能需要上萬個參數。這個帶有大量未知參數的函式，在機器學習領域中稱為**模型 (Model)**。
*   **訓練 (Training/Learning)**：將上萬個參數找出來的過程，就是機器學習的「學習」。這需要依賴**訓練資料**（給定輸入和輸出的限制關係）來完成。
*   **類神經網路 (Artificial Neural Network)**：在機器學習領域中，通常將這個有上萬個參數的函式表示成**類神經網路**。
*   **深度學習 (Deep Learning, DL)**：當使用類神經網路來描述這個帶有大量參數的函式，並將這些參數解出來時，這種技術就稱為深度學習。深度學習是機器學習的一個分支。
*   **現代關係**：雖然機器學習（手段）和生成式 AI（目標）有交集，但由於生成式 AI 是非常困難的問題，今天的生成式 AI 通常都是利用**深度學習技術**來達成的。

### 4. ChatGPT 的實現原理：文字接龍

*   **ChatGPT 作為模型**：像 ChatGPT 這樣厲害的 AI，也可以被想像成一個函式，輸入是文字，輸出是 ChatGPT 的回答。這個函式非常複雜，可能有**上億個參數**。
*   **Transformer 模型**：ChatGPT 背後使用的模型稱為 **Transformer**，它是類神經網路的一種。
*   **創造力與挑戰**：生成式 AI 的核心挑戰在於，在測試時，它需要產生**訓練資料中從來沒有見過**的答案（例如寫一篇關於「空隙的聯想」的全新作文），這被認為是一種**創造力**。
*   **核心精髓：文字接龍**：ChatGPT 背後的解決核心精神可以概括為「文字接龍」。
    *   生成一個完整的複雜答案，被拆解成**一連串的文字接龍問題**。
    *   例如，當給出「臺灣最高的山？」，模型不會直接輸出「玉山」，而是先預測句尾第一個合理的字，比如「是」。然後將「是」貼回輸入，再預測下一個字，直到輸出結束符號。
*   **語言模型 (Language Model)**：能夠執行文字接龍的模型稱為**語言模型**。
*   **從無限到有限**：文字接龍的優勢在於，機器的任務變成了**猜測下一個字**，而中文常用字是**有限的**（例如只有三四千個）。因此，原本生成一整篇複雜文章的難題，被轉化為**一系列的分類問題**（從有限選項中選出下一個字），從而變得可解。

### 5. 生成概念的推廣與歷史

*   **自迴歸生成 (Autoregressive Generation)**：將複雜物件拆解成較小的單元，並按照某種固定的順序生成出來的策略，被稱為自迴歸生成。語言模型（如 GPT）即採用了此策略。
*   **圖像生成**：類似文字接龍，圖像也可以被拆解成像素，理論上可用「像素接龍」的方式來生成圖片。雖然過去有人嘗試過圖像版的 GPT，但這個方法後來並未流行起來。
*   **歷史沿革**：
    *   生成式 AI 的概念並非今天才有。
    *   老師在 2015 年開課時，相關主題被稱為「機器學習與**結構化學習**」，而結構化學習指的就是今天的生成式 AI。
    *   儘管技術在短短 10 年內發生了翻天覆地的變化，但生成式 AI 的概念是延續至今的。
    *   **Google 翻譯**（2006 年上線）就是生成式 AI 的一個應用，因為翻譯要求機器產生新的、可能未出現在訓練資料中的合理文字。
*   **今日的爆紅**：生成式 AI 一直存在，但為何它在今天突然爆紅，將會在後續課程中討論。
### 【生成式AI導論 2024】第2講：今日的生成式人工智慧厲害在哪裡？從「工具」變為「工具人」 大綱


1.  **生成式 AI 的進化：從「工具」到「工具人」**
    *   過去的 AI 屬於專才（如翻譯），功能單一，類似**工具**。
    *   現在的 AI（如 ChatGPT）沒有特定功能，需要明確指令，更接近**多才多藝**的「工具人」。
    *   ChatGPT 是最具代表性的「工具人」。

2.  **GPT-4 的全面能力與應用思維轉變**
    *   GPT-4 功能遠超 GPT-3.5（如讀取檔案、寫程式、自訂 GPTs）。
    *   GPT-4 可**自行撰寫並執行**程式碼，表現得像一位工程師。
    *   **互動新思維**：不應問 AI 能為你做什麼，而應問「你想讓它做什麼」。

3.  **生成式 AI 帶來的學術與倫理挑戰**
    *   **內部運作研究**：研究 AI 如何理解世界（例如 LLaMA 對地理位置的內化認知）。
    *   **能力評估困境**：因其能力全面且使用者要求多變，評估模型優劣非常複雜，沒有標準答案。
    *   **安全與倫理**：生成式 AI 需面臨髒話、抄襲、歧視等問題，以及過度政治正確的風險。

4.  **人類面對「工具人」的應對策略**
    *   **策略一：改變自己 (Prompt Engineering)**：透過巧妙設計輸入（Prompt）來引導固定模型的輸出。
    *   **策略二：訓練自己的模型**：利用開源模型（如 LLaMA）進行參數調整（微調），以滿足特定需求。

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### 1. 生成式 AI 的進化：從「工具」到「工具人」

*   **過去的 AI：專才與工具**：過去的生成式 AI，例如翻譯系統，通常被視為**專才**，它只做單一工作。例如，翻譯系統唯一的任務就是完成翻譯功能。這類過去的生成式 AI 比較像是一個**工具**。
*   **今日的 AI：多才多藝的「工具人」**：像 ChatGPT 這樣的生成式 AI，沒有一個特定的功能。它雖然也可以做翻譯，但如果你直接給它一段中文，它不會立刻翻譯，因為它不知道你要求它做什麼。你必須明確下達指令，例如「我要把以下文句做翻譯」，它才知道你的要求是翻譯。
*   **應用普及**：現在即使不是資訊工程背景的人，也都有「工具人」幫忙做課業報告。
*   **代表性模型**：多才多藝的生成式 AI 不只 ChatGPT，還有 Google 的 Gemini、Microsoft 的 Copilot 等。但因為 **GPT 是最知名的，能力最全面**，因此在課堂上常以它來舉例。

### 2. GPT-4 的全面能力與應用思維轉變

*   **GPT-3.5 與 GPT-4 的區別**：GPT-3.5 是免費版本，GPT-4 則需要付費才能使用。GPT-4 的功能與 GPT-3.5 相比，有**不可同日而語**的提升。
    *   **GPT-4 獨有功能**：它可以讀取檔案、讀取圖片、進行網路搜尋、畫圖、使用其他工具，並支援客制化（即 **GPTs**）。
    *   **程式碼能力**：雖然 GPT-3.5 也可以寫程式，但 GPT-4 的厲害之處在於它可以**自行執行自己寫的程式**，表現得就像一位**工程師**。
*   **實際應用範例（文字雲）**：老師示範如何指示 GPT-4 列出它能做的至少 30 件事項，並要求它將結果製作成**文字雲**。
    *   **自我修正**：GPT-4 在寫完程式後會執行，但第一次執行輸出結果顯示中文部分都是方框。
    *   **診斷問題**：當被提問「為什麼中文沒有顯示出來？」時，GPT-4 能解釋原因，指出可能是**字體不支援中文**。
    *   **解決方案**：GPT-4 建議在系統中安裝或指定一個包含中文字符支持的字體檔案。老師直接給予 GPT-4 一個中文的字體檔案，它隨後重寫程式並將字體放在正確位置呼叫，最終成功生成文字雲。
*   **使用心法**：面對已進化成「工具人」的 AI，新的使用心法是：**不要問 ChatGPT 能為你做什麼，而是要問你想要它幫你做什麼**。只要你問對了問題、下對了指令，ChatGPT 就有機會（當然不是萬能）可以幫助你。

### 3. 生成式 AI 帶來的學術與倫理挑戰

*   **挑戰一：探究 AI 的內心世界**：由於這些 AI 具有強大且全面的能力，帶來了全新的研究議題：它們到底在想些什麼？它們眼中的世界是什麼樣子？。
    *   **地理位置實驗**：研究人員分析開源模型 **LLaMA**（Meta 開發）對世界各地地名的內化認知。結果顯示 LLaMA 心中地名與地球上的實際位置有相當程度的關係。
    *   **台灣地名實驗**：學生在 LLaMA 上進行類似實驗，只提供台灣區和里的名稱，不提供縣市名，測試其對台灣地理的理解。結果顯示 LLaMA 對於台灣地名的位置掌握度**相當有限**，點位分佈混亂。
    *   **TAIDE模型**：另一個名為 **TAIDE** 的模型，因為讀了較多繁體中文資料，對台灣的理解更深入，能夠提供更精確的回答。
*   **挑戰二：能力評估的複雜性**：
    *   **評估難題**：過去評估單一功能的工具很容易（例如只評估翻譯系統翻譯得好不好）。但對於能力全面的生成式 AI，很難評估，因為使用者可能提出**無限多種要求**，且即便是相同的要求，也可能有截然不同的解決方法。
    *   **「哈哈哈」測試**：老師提出一個無厘頭的要求：「請說哈 100 次」。
        *   **Gemini**：雖然做了，但笑到停不下來，超過 100 次。
        *   **TAIDE**：解釋自己是 AI 無法大笑，但可說 100 次，但隨後停止，認為沒有意義。
        *   **GPT-3.5**：直接拒絕，表示無法執行重複性的任務。
    *   **結論**：對於哪個模型做得最好，**沒有客觀答案**，每個人心裡的想法都不同。如果問老師，他會認為 LLaMA 做得最好，因為它至少努力嘗試了。
    *   **幻覺與犯錯**：模型會犯錯或出現幻覺，是因為它**努力嘗試想幫你**。如果模型想完全不犯錯，只需要拒絕回答所有問題即可。
*   **挑戰三：安全與倫理**：
    *   **開放式生成**：生成式 AI 的答案不是從既定選項中選擇，而是可以是任何答案。這導致我們必須擔心其輸出內容可能包含髒話、抄襲或歧視性內容。
    *   **防禦機制與破解**：雖然模型對髒話、抄襲、歧視等有一定程度的防禦能力（如 GPT-3.5 會拒絕直接說髒話），但很容易被**角色扮演**等方式騙過。
    *   **政治正確**：AI 為了避免價值判斷，會盡量讓答案「政治正確」，導致結果過度保守。例如，最近 Google Gemini 產圖事件，就是因為政治正確過頭而受到批評。

### 4. 人類面對「工具人」的應對策略

面對 AI 已進化成「工具人」的現實，人類有兩個主要方向可以繼續有所作為：

1.  **策略一：改變自己來強化模型 (Prompt Engineering)**
    *   **原理**：對於線上模型（如 ChatGPT），我們無法更動其內部固定的函式或參數。
    *   **方法**：我們可以改變問問題的方式、提供更清楚的指令，或提供額外的資訊，讓固定的模型給出更好的輸出。
    *   **Prompt Engineering**：這是指給語言模型輸入的「**Prompt**」。如果輸出不如預期，可以透過**巧妙的設計**（Engineering 源自拉丁文，意為巧妙與設計）來改善 Prompt，引導模型給出想要的答案。這也被稱為「人類與人工智慧的溝通」。

2.  **策略二：訓練自己的模型**
    *   **目的**：當主流模型無法滿足需求時，可以打造自己的生成式 AI 模型。
    *   **方法**：利用開源模型（如 Meta 的 LLaMA），調整其內部的**參數**，得到一個調整後的模型，使其對於相同的輸入能產生想要的輸出。
    *   **挑戰**：調整參數並不容易，需要技術。這過程就像對機器動腦部手術，雖然可以解決一個問題，但也可能產生更多意想不到的副作用和問題。


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其他課程:

[【生成式AI導論 2024】00~02 生成式AI介紹](https://hackmd.io/@JuitingChen/ByiS0S_Aex)
[【生成式AI導論 2024】03~05 訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己](https://hackmd.io/@JuitingChen/SJZdX5KAlx)
[【生成式AI導論 2024】06~08 大型語言模型修練史](https://hackmd.io/@JuitingChen/H1vfEqYCee)
[【生成式AI導論 2024】09~11 AI Agent、Transfoermer、可解釋性](https://hackmd.io/@JuitingChen/BybEB9KRxx)
[【生成式AI導論 2024】12~14 淺談檢定大型語言模型能力和大型語言模型相關的安全性議題](https://hackmd.io/@JuitingChen/ByyxUcY0le)
[【生成式AI導論 2024】15~16 生成式人工智慧的生成策略 和 Speculative Decoding](https://hackmd.io/@JuitingChen/H1sW_mfJZg)
[【生成式AI導論 2024】17~18 有關影像的生成式AI 和 GPT-4o 可能的語音技術](https://hackmd.io/@JuitingChen/S1uFKmG1Zx)