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title: 【生成式AI時代下的機器學習(2025)】01 生成式人工智慧的技術突破與未來發展
tags: [生成式AI]

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20251103筆記 內容可能有錯誤，請參考原始影片

[李宏毅【生成式AI時代下的機器學習(2025)】](https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsNZEFAdQsDeOdzAaHTca2Gi)


[【生成式AI時代下的機器學習(2025)】第一講：一堂課搞懂生成式人工智慧的技術突破與未來發展](https://youtu.be/QLiKmca4kzI?si=Z5KhIfWET8celMsz)



### 【生成式AI時代下的機器學習(2025)】第一講：一堂課搞懂生成式人工智慧的技術突破與未來發展 大綱



### I. 課程先修與內容總覽

*   **前提假設：** 假設聽眾對生成式 AI 沒有太多認識。
*   **建議預習：** 需預習《生成式 AI 導論 2024》及《機器學習 2021》課程。
*   **課程大綱：** AI 行為 -> 運作機制 -> 運作機制的生成（訓練）-> 賦予 AI 新能力。

### II. 生成式 AI 的行為展示與能力

*   **內容生成：** AI 可生成人臉、講稿、語音合成（如 Breezy Voice）和影片（如 HeyGen）。
*   **課程投影片生成：** LLM (如 ChatGPT Deep Research) 可生成長篇講稿 (13,000 字)，並能用外部工具（如 Gamma App）生成投影片。
*   **推理與思考 (Reasoning)：** 現代 AI（如 GPT-4o、Deepseek）在回答問題時會進行「**腦內小劇場**」，演練多種解法並自我驗證。
*   **多步驟任務 (AI Agent 雛形)：** AI 開始展示執行多步驟複雜任務的能力，而非僅是單純的一問一答。
    *   **Deep Research：** 模型會根據搜到的內容，產生更多新問題並修改後續搜索內容 。
    *   **Computer Use/Operator：** AI 可讀取螢幕截圖，輸出文字指令來操縱滑鼠和鍵盤，完成複雜的電腦操作。

### III. 生成式 AI 的運作機制 (Mechanisms)

*   **基本原理：** 萬事萬物皆是 **Token**。
    *   **Token 定義：** 組成複雜物件（如文字、圖像、聲音）的**有限**基本單位。
    *   **Token 轉換：** 無論輸入或輸出模態不同（圖、文、音），皆可整合為一個統一的 Token 集合。
*   **核心策略：** **Auto-regressive Generation** (AR)。
    *   **機制：** 根據固定次序，每次只產生一個 Token（文字接龍）。
    *   **輸出：** 類神經網路 (F) 輸出的是下一個 Token 的**機率分佈**，再擲骰子決定最終輸出。
*   **深度學習 (Deep Learning)：** 函式 (F) 被拆解為多個串聯的 Layer。
    *   **優勢：** 將複雜問題拆解成多個簡單步驟，能更有效地解決問題。
*   **思考與長度：** AI 的思考過程可視為擴展類神經網路的深度。
    *   **Testing Time Scaling：** 透過延長思考長度，彌補層數（深度）的不足（深度不夠，長度來湊）。
*   **Transformer 架構：**
    *   **組成：** Layer 中包含 **Self-Attention** (考量全局輸入) 與針對單點的思考函式。
    *   **限制：** 運算量隨輸入 Token 長度增加而增大，長度無法無限延長。

### IV. 通用模型的演化與訓練

*   **架構 vs. 參數：** 模型由人決定的**架構**（天資，Hyper-parameter）和由訓練資料決定的**參數**（後天努力，$\theta$) 組成。 
*   **訓練目的：** 找到一組參數 $\theta$，讓類神經網路 (F) 最能滿足提供的訓練資料（將下一個正確 Token 的機率分佈分數設為最高。 
*   **通用模型的三階段演化：** 
    1.  **階段一 (Encoder)：** 只能理解輸入，無法生成輸出。需外掛特化模型（如芝麻街家族 BERT）。
    2.  **階段二 (完整生成)：** 可生成文字，但難以用指令操縱，需對參數進行**微調**（Fine-tuning）。
    3.  **階段三 (指令跟隨)：** 可直接輸入指令進行對應輸出（如 ChatGPT）。不同任務使用**相同的架構和參數**。

### V. 賦予 AI 新能力的終身學習 (Lifetime Learning)

*   **指令與 RAG：** 臨時性地賦予 AI 新知識或行為（像是 AI 助教的行為規範）。此方法**不會永久改變**模型參數。
*   **微調 (Fine-tuning)：** 調整基礎模型的參數以永久獲得新技能（如學習新的程式語言。
    *   **風險：** 有可能**破壞原有的能力**，產生奇怪的後遺症（像是把所有「誰是...」的問題都回答為「李宏毅」）。微調應是讓 AI 執行某任務的最後手段。
*   **模型編輯 (Model Editing)：** 直接手動修改類神經網路中與特定事實相關的參數，達到精準植入思想的目的。
*   **模型合併 (Model Merging)：** 在**沒有訓練資料**的情況下，將兩個獨立模型（如寫程式和講中文的模型）的參數直接合併，以打造出具備兩者優勢的新模型。

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### 1. 課程介紹與 AI 行為的展示

#### 1.1 課程背景與先修要求

這堂課快速帶領大家了解生成式人工智慧近年來的發展現況，與未來可以關注的技術。老師假定聽眾沒有太多背景知識，但希望大家在下次上課前能預習《生成式 AI 導論 2024》和《機器學習 2021》課程，至少應看完前者到第八講和後者到 Transformer 下集。

#### 1.2 AI 在教學中的應用與能力展示

*   **AI 分身製作：** 製作 AI 分身進行授課是可行的。流程包括：將投影片丟給 **ChatGPT** 讀取，生成 30 秒的講稿；將講稿文字丟給 **Breezey Voice** 語音合成模型，並提供參考音檔來模仿聲音特質；最後將合成的聲音和畫面丟給 **HeyGen** 平台生成影片。
*   **投影片內容生成挑戰：** 雖然 AI 可以生成投影片，但真正的難點在於**構思投影片的內容**。
    *   **ChatGPT Deep Research 嘗試：** 老師要求 ChatGPT Deep Research 準備一堂有趣的課程內容，它輸出了長達 13,000 字的講稿，並試圖加入笑話。
    *   **擴散模型 (Diffusion Model) 的勵志故事：** 儘管笑話水準不高，但 AI 成功創造了一個勵志小故事：擴散模型告訴我們，即使人生一團亂（全是雜訊），只要一步一步努力去除雜訊，也能拼出美麗的風景。
    *   **AI 輸出品質：** AI 產生的投影片雖然方便，但內容通常較為陽春。

#### 1.3 AI 的推理能力 (Reasoning) 與「腦內小劇場」

過去 AI 往往是給一個問題就直接給答案，但現在許多生成式 AI（如 ChatGPT-4o, Deepseek, Gemini Flash）會先進行一個 **腦內小劇場**。

*   **機制：** 模型在內部演練多種解法（A解法、B解法、C解法），自我驗證答案，然後將這個思考過程以較淺的文字呈現給使用者，最後才給出真正的答案。
*   **案例分析 (姜子牙 vs. 鄧不利多)：** 老師使用一個超自然對決問題詢問 Deepseek。
    *   **Deepseek 的反應：** Deepseek 演了長達 1,500 字的內心小劇場，糾結於兩人的能力與優劣勢分析。
    *   **Cloud 視覺化：** Cloud 擅長寫程式畫可視化圖表，它將 Deepseek 的思路整理成圖。
    *   **Deepseek 結論：** Deepseek 最終認為姜子牙獲勝機率較高，但決戰關鍵在於**索命咒**能否突破**杏黃旗**（一個矛與盾的對決）。
    *   **知識錯誤：** 老師指出 Deepseek/Cloud 在分析姜子牙能力時犯了錯誤，將「十絕陣」誤認為是姜子牙的能力，而非對手擺的陣法。
*   **結論：** 這種讓機器思考的過程，讓人類可以觀察到模型的糾結和思維邏輯。

#### 1.4 AI Agent 的概念與雛形

許多任務無法一步完成，需要多個步驟，例如訂餐廳的例子。如果 AI 可以執行這種需要多個步驟才能完成的工作，我們稱之為 **AI Agent** 。

*   **AI Agent 需具備的能力：** 從經驗中學習（不要重複訂沒位子的餐廳）、使用工具（上網搜尋）、以及具備一定程度的規劃能力（主動確認人類需求）。
*   **Deep Research 案例：** 像 Deep research 這樣的工具，能夠隨搜尋結果的不同，動態改變它要搜的內容，這是一種 AI Agent 的能力 。
*   **Computer Use/Operator 案例：** 這類 Agent（如 ChatGPT Operator）可以接收任務指令和**螢幕截圖**（Observation），輸出文字指令來操縱**滑鼠或鍵盤**（Action），以完成複雜的電腦操作 。
    *   **錯誤修正：** 在找課表單的例子中，Operator 一度點錯地方，但它能知道自己犯錯並修正計畫和行為，不再犯同樣錯誤。

### 2. 生成式 AI 的運作機制與架構

#### 2.1 萬物皆是 Token 的基本原理

*   **複雜物體的構成：** 複雜而有結構的物件（長篇大論、圖片、聲音）都是由**有限的基本單位**所構成的。
*   **基本單位定義：**
    *   **文字：** 方塊字（中文約 4000 多個）。
    *   **圖像：** 像素 (Pixel)，顏色選擇是有限的。
    *   **聲音：** 取樣點 (Sample)，雖然是數字，但因儲存單位（如 Bit）限制，其變化是有限的。
*   **Token：** 這些基本單位現在常被統稱為 **Token**。黃仁勳曾表示，萬事萬物（文字、影像、表格、歌曲、影片）都是 Token。
*   **Token 統一化：** 即使是不同模態（如影像 4096 Token + 文字 30000 Token），它們的 Token 集合也可視為一個新的集合（Z），因此 AI 運作的基本原理是**輸入一串 Token 序列，輸出一個 Token**。

#### 2.2 Auto-regressive Generation

生成的核心策略是 **Auto-regressive Generation**（自迴歸生成），俗稱「接龍」。

*   **機制：** 每次只產生一個 $Y_i$ (Token)，並將前一個生成的 Token $Y_{i-1}$ 作為新的輸入，產生下一個 Token $Y_i$。
*   **停止機制：** 若生成圖片，則達到固定 Token 數量即停止；若生成文章，則輸出一個特殊的「結束」Token 即停止。
*   **函式 F 與機率分佈：** 類神經網路 (Function) 不直接輸出 Token，而是輸出一個 **Token 的機率分佈**，代表每個 Token 作為下一個 Token 的合適性。
    *   **非唯一解：** 由於答案通常不是唯一的（例如「台灣大」後面可接「學」或「車」），模型輸出機率分佈能避免錯亂。
    *   **隨機性：** 隨機按照機率分佈擲骰子，這也是為何同樣輸入，每次輸出都可能不同的原因。

#### 2.3 深度學習、Transformer 與思考

*   **深度學習：** 函式 F 被拆解為多個串聯的 Layer（深度）。這樣做的優勢是將原本複雜的數學問題，拆解成多個簡單的步驟。
*   **思考即擴展深度：** 讓機器思考（演腦內小劇場）可視為從另一個方向擴展類神經網路的深度。
    *   **Testing Time Scaling：** 透過延長思考過程的**長度**（長度來湊），使得從問題到答案間有更多的思考步驟，不再局限於 Layer 的數目。
*   **Layer 內結構：**
    *   **Self-Attention Layer：** 考慮**全部**輸入的資訊，確保全局一致性。
    *   **單點思考函式：** 針對單一 Token 進行更深入的思考。
*   **Transformer：** 具備 Self-Attention Layer 的類神經網路，通常被統稱為 Transformer。Transformer 的主要限制是當輸入 Token 長度過長時，運算量會變得非常大。

### 3. 通用模型的演化與訓練原理

#### 3.1 架構與參數的區別

*   **架構 (Architecture)：** 由人類開發者決定（如串聯多個 Layer、Transformer 架構），又稱**超參數 (Hyper-parameter)**（如模型的參數數量 $B$）。
*   **參數 (Parameter)：** 由訓練資料決定其數值（如 7B 指 70 億個參數），是 AI 後天努力的結果。

#### 3.2 模型的訓練

訓練目標是找到一組參數 $\theta$，讓類神經網路 $F_{\theta}$ 在輸入訓練資料時，能讓正確的下一個 Token 獲得最高的機率分數。

*   **分類問題：** 預測下一個 Token 是什麼，本質上是一個**選擇題**，在機器學習文獻中稱為**分類問題**，這不是一項新技術。
*   **從專才到通才：** 過去的 AI 是專才（如 Google 翻譯），只負責單一任務。今天的生成式 AI 則是**通才**，可以做多件事情。
    *   **通用翻譯：** 早在 2016 年，Google 就發現通用翻譯系統能學會一種**內部語言**，可翻譯從未見過的語言對。
    *   **多任務學習：** 早在 2018 年，已有論文提出一個模型處理多個自然語言處理任務的想法。

#### 3.3 通用模型的演化形態

通用模型歷經三個階段演化：

1.  **第一形態 (Encoder, 2018-2019)：** 只能理解輸入，輸出人看不懂的向量（Representations）。若要做摘要或翻譯，需外掛特化的模型（如芝麻街家族 BERT）。
2.  **第二形態 (完整生成, 2020-2022)：** 具備完整的文生文功能（如 GPT-3），但需對參數進行 **微調 (Fine-tuning)** 才能執行不同任務。
3.  **第三形態 (指令跟隨, 2023+)：** 可直接輸入指令進行回應（如 ChatGPT、LLaMA）。在不同任務上，它們的**架構相同，參數也相同**。

### 4. 賦予 AI 新能力的終身學習

#### 4.1 暫時性能力賦予（指令與 RAG）

*   **機制：** 透過 System Prompt（系統提示）和提供相關知識（如課程資訊），讓 AI 調整行為。
*   **狀態：** 這些指令不會永久改變模型參數。當指令被移除後，AI 會恢復到其原本的樣子。

#### 4.2 永久性能力賦予（微調與編輯）

如果希望 AI 永久具備新能力，就需要調整基礎模型參數。

*   **微調 (Fine-tuning)：**
    *   **目的：** 讓模型具備新的技能，例如教導它一個全新的程式語言。
    *   **風險：** 微調的真正挑戰在於可能**破壞原有的能力**。例如，微調成 AI 助教後，模型可能開始亂講話，或將所有問題（像是「誰是肥宅」、「誰是美國總統」）都回答為「李宏毅」。
    *   **建議：** 微調是讓 AI 做某事的最後手段，應先確認在不微調的情況下真的做不到。
*   **模型編輯 (Model Editing)：**
    *   **目的：** 只修改模型中的一個小地方，例如特定事實的記憶。
    *   **機制：** 直接找出類神經網路中與特定資訊相關的參數，手動進行修改，如同在腦內植入一個想法。
*   **模型合併 (Model Merging)：**
    *   **目的：** 在缺乏整合性訓練資料的情況下，將兩個具備不同專長的模型參數直接合體，以結合它們的能力（例如寫程式和講中文的能力）。
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