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title: 【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」
tags: [生成式AI導論 2024]

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# 【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」

## 現今的生成式人工智慧厲害在哪裡

* 過去的人工智慧功能單一(工具)
* 現在的人工智慧沒有單一功能(工具人)，這對於這個領域來說是個新的挑戰
* 過去要問人工智慧可以幫我做甚麼，現在是要告訴人工智慧我要你幫忙做什麼

## 如何評估這種新模型?

* 過去針對單一功能進行評估就好，而現在需要針對廣泛的能力去做評估
![【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」 13-55 screenshot](https://hackmd.io/_uploads/SJlsTuSsye.png)
* 如果對不同的模型要求"哈哈哈"一百次，會有不一樣的結果，但是這不同的結果並不能直接代表模型好壞
![image](https://hackmd.io/_uploads/SyA8ROrjyl.png)
* 模型會有[人工幻覺(hallucination)](https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%B9%BB%E8%A7%89_(%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD))，但是這是因為他在努力嘗試吐出答案，如果不嘗試就不會出錯(一律拒絕回達)。因此這裡也可以看出評估模型能力的難度。
* 過去不用擔心人工智慧出太多理普的錯，因為都是從既定分類中選擇。現在的人工智慧可以說任何話。

## 現今工具已經進步很多，我們還能做什麼

* 思路1: 改變不了模型，改變自己。
![image](https://hackmd.io/_uploads/B1HdJKBo1e.png)
  * 提供不一樣的輸入，讓輸出變成你想要的。
  * 給更清楚的指令、
  * 這就稱為Prompt Engineering，是人與人工智慧溝通的智慧
![image](https://hackmd.io/_uploads/rJJakYHj1e.png)
* 思路2: 訓練自己的模型
  * 透過開源模型去調整
![image](https://hackmd.io/_uploads/rywdeKBoye.png)
  * 但這有可能也會調爛掉，以為把病灶切了，結果一併切到大動脈。
