---
# System prepended metadata

title: 【生成式AI導論 2024】 序章
tags: [生成式AI]

---

很感謝李宏毅老師提供這麼豐富又有趣的課程，還可以順便複習葬送的芙莉蓮

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




![螢幕擷取畫面 2025-11-02 113658](https://hackmd.io/_uploads/BkFbfINkZg.png)

### Day 32 從葬送的芙莉蓮故事說起
芙莉蓮在80年前曾參加勇者小隊，一起去討伐魔王。在魔王的手下有一位非常厲害的幹部，叫做庫瓦爾，庫瓦爾發明了殺人魔法，這種魔法可以穿透任何防禦，當時所有的勇士都被庫瓦爾的殺人魔法殺死，連芙莉蓮自己也沒有辦法打倒他，只能夠將庫瓦爾暫時封印起來。

經過80年之後，庫瓦爾的封印開始鬆動並且復活，於是芙莉蓮帶著她的弟子費倫對付庫瓦爾。一開始，費倫感到非常緊張，因為她知道庫瓦爾的殺人魔法是沒有辦法防禦的，擔心要如何才能擊敗他。當庫瓦爾對費倫使出殺人魔法時，芙莉蓮指示費倫：「你就把防禦法陣張開就好」。費倫成功擋下攻擊後，然後說：「這什麼殺人魔法，不過就是普通攻擊而已啊」。

這個故事的重點在於80 年前的殺人魔法，在 80 年後就只是一個普通攻擊而已。對於人類來說，80 年的時間實在是太長了。人類已經專研了庫瓦爾的魔法，並尋找到可以反擊或防禦的方法。

2019年的 GPT-2 就像是庫瓦爾是一個超大模型，而今天它也已經不算什麼，AI 真的進步太快了。

[【生成式AI導論 2024】00~02 生成式AI介紹](https://hackmd.io/@JuitingChen/ByiS0S_Aex)


![image](https://hackmd.io/_uploads/BkncMLVJbx.png)

### Day 33 把一個人活成一個團隊

喜歡聽李宏毅老師講芙莉蓮的故事，在第25集，芙莉蓮和費倫在考一級魔法使測驗，必須通過零落的王墓。裡面有一個水鏡惡魔，它的能力是可以複製進入迷宮的人的能力，最後大家的任務，就是要去打敗芙莉蓮的複製體。

芙莉蓮複製體很強，可能連芙莉蓮自己都打不贏。但芙莉蓮相信她跟費倫一起上就可以打敗。因為即使是千年魔法使，也可能有限制。當她的魔法和費倫的魔法合作時，他們可以發揮出本來沒有辦法發揮的強大力量。

這個故事告訴我們合作的重要性，就像現在我們知道GPT很強大，但是GPT如果跟其他的語言模型合作會有更好效果，像之前有介紹過的FrugalGPT問不同問題使用不同語言，可以節省更多成本。

今天還有提到提升模型語言能力方法，像是如何下指令、拆解複雜的任務、是各種思考技巧，讓模型檢查自己答案、多重答案並且投票，或是使用額外的工具。

還有讓不同模型之間互相討論，透過裁判模型達成共識的時候停止，我覺得很有趣是不同語言模型扮演不同角色彼此合作，就像一間公司一樣，把一個人活成一個團隊。

[【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)




![image](https://hackmd.io/_uploads/By80z84Jbg.png)

### Day 34 如果是欣梅爾的話，也一定會這麼做的
第一集欣梅爾帶領勇者小隊一起去討伐了魔王。在討伐魔王50年之後，欣梅爾就過世了。
故事就從芙莉蓮帶著對欣梅爾的回憶，踏上新的旅程開始。當芙莉蓮遇到難以抉擇的事時，欣梅爾就會浮現在她的腦中。芙莉蓮經常會說:「如果是欣梅爾的話，也一定會這麼做的」。
就像是語言模型在訓練過程，利用人類的回饋去創造一個虛擬人類的回饋模型，讓語言模型在需要回饋時，想像「如果是人類的話一定會這樣說的」。
今天主題是大型語言模型修練三個階段預訓練、指令微調、RLHF。

印象深刻是在講指令微調和RLHF，有舉天龍八部珍瓏棋局的例子，一位名叫蘇星河的人擺下了這個珍瓏棋局，邀請大家來破解。但都沒有人有辦法破解這個棋局。後來有一位叫做虛竹的少林寺和尚，他在棋盤上隨便下了一子，把自己棋子都堵死，但他最後卻贏了。過去的人之所以沒辦法破解，可能是太過糾結在每一步都要下好。

最後分享覺得好有意境的一首詩
「舊時王謝堂前燕，LLaMA飛入尋常百姓家」 人人可以開始微調大型語言模型的時代來了。

[【生成式AI導論 2024】06~08 大型語言模型修練史](https://hackmd.io/@JuitingChen/H1vfEqYCee)


![image](https://hackmd.io/_uploads/rkFMm8Nkbx.png)

![image](https://hackmd.io/_uploads/BkVZmU41Wx.png)

### Day 35 逃脫用哥列姆和魔族女孩
繼續聽李宏毅老師說芙莉蓮故事。在芙莉蓮一級魔法師考試中，有個關卡是零落的王墓，主考官發給每位考生一個逃脫用哥列姆。它裝在瓶子裡，如果考生遇到危險可以打破瓶子，哥列姆便會啟動把考生安全帶出迷宮。這種哥列姆是魔法局近年來列魯寧開發出來的，如果把哥列姆比喻成AI agent，它能夠根據外部狀態變化進行即時反思與決策修正的能力。

另外在芙莉蓮第七集，勇者小隊抓到一位殺了許多人的魔族女孩。勇者欣梅爾本來想殺她，但她不斷叫著媽媽。欣梅爾因此心軟放過了她，後來有位村長決定收留她，但魔族女孩最終恩將仇報，殺了那位村長。欣梅爾決定再次殺掉她時，她臨死前仍叫著媽媽。芙莉蓮質疑魔族女孩，因為魔族根本沒有家人的概念，為何會說這種詞彙。魔族女孩回答：「只要我說媽媽，人類就會不忍心殺我了，不是嗎？」

原來魔族女孩有做過RLHF，透過模仿人類的語言，操縱人類的想法來達到目的。我們該如何得知模型心裡想的，跟它說的是不是一致的？或不會只是模仿人類的語言，我們怎麼判斷它的真實的內在意圖?

[【生成式AI導論 2024】09~11 AI Agent、Transfoermer、可解釋性](https://hackmd.io/@JuitingChen/BybEB9KRxx)



![image](https://hackmd.io/_uploads/S1Gr7L4y-x.png)

### Day 36 檢定大型語言模型能力和安全性議題
看完會對模型評測結果保持懷疑，今天討論到各種評估方法與基準測試，從選擇題或是開放式問題評估模型的缺點，還有用人類或是模型來評估模型。另外我覺得很有趣還有像是大海撈針測驗、馬基維利基準測試，還有印象深刻是心智能力判斷，舉了輝夜姬想讓人告白的例子，女主角輝夜是秀知院學生會副會長，會長是白銀，輝夜知道白銀知道輝夜知道白銀喜歡輝夜。雖然他們兩個互相喜歡，但先告別就輸的天才們的戀愛頭腦戰。

安全性議題也很值得深思，像是語言模型的幻覺與事實查核，語言模型偏見，或是偵測 AI 生成內容，刻板印象與政治傾向等等，還有該如何減輕偏見的策略。像是可以在模型產生答案後，後面再加一層防禦，例如修改模型輸出的機率，或是對答案進行事後處理減少偏見。

除此之外還有越獄讓語言模型說出一些它本來就不應該說的話，或是提示注入讓語言模型的應用在不恰當的時機做不恰當的事。
但就像詐騙宣導一樣，目的都是讓大家知道模型可能很脆弱，不是鼓勵大家做壞事，學會模型也要預防來自人類的惡意。

[【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)


![image](https://hackmd.io/_uploads/rkJqULigbg.png)


### Day 37 生成式AI的生成策略 和 Speculative Decoding
在 Day 24 提到過了生成式學習的兩種策略各自有優缺點，今年用不同角度解釋，很佩服李宏毅老師用更淺顯易懂的方式解釋。

現代 AI 通常使用兩種的結合策略。例如有些影像生成模型會使用階層式生成，先用 Non-autoregressive (NAR) 快速生成一個精簡的、人看不懂的壓縮版本，再讓AR解碼器負責還原精細的細節，這樣能兼顧速度和品質。或是像現在主流的擴散模型，透過多步驟 NAR 迭代精修，從有雜訊的圖逐步生成到清晰的圖片。

對於文字生成，還學到一種加速外掛叫推測解碼。我覺得這個很有趣，它不需要訓練原模型，速度可以提升兩到三倍。它的核心思想是引入一個預言家（可以是NAR模型、壓縮過的小型模型或搜尋引擎)，預測接下來的 K 個 token。模型隨後可以同時平行運算這 K 個 token。即使預言家猜錯了，只要部分預測正確，仍然可以批量輸出正確的 token，加速過程，利用運算資源來換取時間的加速。

[【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)


![image](https://hackmd.io/_uploads/B1V3U8jlbe.png)


### Day 38 影像的生成式AI 和 GPT-4o 語音

進入2024的尾聲啦，我覺得李宏毅老師很厲害是可以用不同解釋方法解釋，在 Day 27和28也提到常見圖片生成模型，但有大量的數學公式，這次2024用更高層次的解釋，我也學到很多，2024還有新加入像是Sora影片生成介紹，利用 Patch 壓縮技術將複雜的圖片或影片簡化成序列，丟給 Transformer 處理。但面臨的最大挑戰是巨大的運算量，解決方案則是將 Attention 拆解成空間和時間兩種 Attention 交替使用，把運算量減少約千倍。還有模型通常會採取多步生成流水線，逐步提升解析度和幀數。

最後把時間倒回到2024剛加入 GPT-4o 的語音模式，來猜測背後可能的原理，預測它採用 End-to-End 單一模型架構，並在壓縮後的語音單元上進行聲音接龍，以便保留情緒與非語音資訊。這種模型必須具備同時處理聽、說、看三個頻道的能力，和透過 Attention 機制應對複雜的時序，還要判斷什麼時候要打斷說話，我覺得好酷。

[【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)