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# 解析ChatGT技術與發展潛力
> [name=講師｜陳縕儂 Yun-Nung Chen]
## 🚩講師 陳縕儂 Yun-Nung Chen

* 美國卡內基美隆大學電腦科學碩士 / 博士
* 國立臺灣大學資訊工程學系學士 / 碩士
* 台灣傑出女科學家新秀獎
* 李國鼎青年研究講
* 吳大猷先生紀念獎

VivianAI頻道：https://www.youtube.com/@VivianMiuLab/

今日投影片：https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/doc/230603_PickUp.pdf

## 🚩主持人小筆記
機器學習可以想像成尋找函式：該用什麼函數來解決我們要的需求，如： * 語音辨識 * 字跡辨識 * 天氣預報

什麼是Bloom?請參考布魯姆六層次：[https://learnbettereducation.com/2019/03/30/a-24/](https://learnbettereducation.com/2019/03/30/a-24/)

資訊搜尋：若網路上不存在，也理當搜尋不到任何東西。

腦力激盪：生成式 AI 讓你可以用「對話」&「追問」的形式，並從自己的專業領域知識去完成完整內容。是一種人機協作。

教育可以往高層次移轉，但底層還是必須穩固，只是我們可以將視角慢慢往上了

Generative：GPT 是真的一個字一個字打出來的，不是模擬打字哦。

Pretrained：預先丟入很多資料訓練模型。

Transformer：變形金剛的那個 Transformer，不過小複雜，我們先記住就好～～～

ChatGPT 的原理叫「文字接龍」，跟小孩牙牙學語一樣。當餵了更多資料，ChatGPT 會接龍接得更好（人好像就會昏頭ＸＤ）

詠唱術：
* zer-shot：直接回應需求。
* one-shot：有給一個範例。
* few-shot：有給多個範例。 多給範例，GPT 也會越來越懂需求。

為什麼GPT會說謊？因為它是用模型文字接龍拼湊，並沒有道德判斷！因此模型訓練加入新環節，訓練出老師GPT，再讓老師GPT訓練學生GPT什麼回答是好的。

你的問題比較開放式時，ChatGPT 就會回答得不錯，因為也沒有所謂的「錯誤答案」，比較接近腦力激盪。

訓練資料的偏誤：有時它模型裡的資料本身就有偏誤，所以自然呈現出偏誤的資訊。

資料偏誤：答案有預設立場（如性別、職業），但是因為模型本身資訊有立場，並非ChatGPT本身有立場。

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##### 💡補充
##### 🔗相關
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