生成式 AI 是由遠超過人類一輩子閱讀量的文字、影像、聲音所訓練而成，但卻缺乏普通人類的價值觀及基本判斷能力。「他」就像是個博學多聞、過目不忘的孩子，卻缺乏生活常識；偶爾胡說八道，又時常過度坦誠，因而需要隨時照料。因此，無論單純利用 AI 產生內容，或是將 AI 包裝為自家服務的公司，都應該特別小心謹慎。
##### LLM (大型語言模型) 語言模型支援的一般自然語言處理(NLP) 工作包括: - 文字分析，例如擷取關鍵詞或識別文字中的具名實體。 - 情感分析和意見挖掘，將文字分類為 *正面* 或 *負面*。 - 機器翻譯，其中文字會自動從一種語言翻譯到另一種語言。 - 摘要，其中摘要說明大型文字主體的主要重點。 - 對話式 AI 解決方案，例如 *聊天機器人* 或 *數位助理*，其中語言模型可以解譯自然語言輸入，並傳回適當的回應。 ##### 其他 - Agent (代理/專員): 扮演介於用戶與 AI 之間的中間人，使 LLM 透過外部資源存取、執行指令及管理工作流程來執行更複雜的任務 - Token (詞元): 模型能一次處理運算的文字長度單位 - Tokenizer (分詞器) - TOPS: AI 性能基礎計算單位，類似遊戲性能的 FPS、磁碟存取性能的 IOPS。 #### Introduction - [關於生成式 AI，產品經理（PM）需要知道的 20 個關鍵字 - ALPHA Camp](https://tw.alphacamp.co/blog/from-llm-to-text-to-image-20-essential-keywords-for-product-managers-on-generative-ai) - [用 AI 提高工程師的生產力，初階、資深與獨立開發者的三種不同做法 - ALPHA Camp](https://tw.alphacamp.co/blog/three-ways-to-use-ai-to-enhance-the-productivity-of-a-engineer) - [Prompt Engineering 提示工程是什麼？新手必學指南 - ALPHA Camp](https://tw.alphacamp.co/blog/prompt-engineering) - [我的大型語言模型應用開發 - 學習歷程 - ALPHA Camp](https://tw.alphacamp.co/blog/ted-chen-my-journey-in-developing-llm-applications) - [看影片學習 AI 知識與最新趨勢，為你精選四個 YouTube 頻道 - ALPHA Camp](https://tw.alphacamp.co/blog/four-selected-youtube-channels-for-learning-ai) - [AI工程師是什麼？生成式AI工程師要掌握哪些技能？ - ALPHA Camp](https://tw.alphacamp.co/blog/ai-engineer) #### Medium Articles - [ChiChieh Huang – Medium](https://medium.com/@cch.chichieh) #### Course/HandBook ##### Google AI Courses for Free - [Beginner: Introduction to Generative AI Learning Path](https://www.cloudskillsboost.google/paths/118?locale=zh_TW) - [Machine Learning | Resources | Google for Developers](https://developers.google.com/machine-learning/resources?hl=zh-tw) - [Machine Learning Crash Course](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/prereqs-and-prework?hl=zh-cn) ##### Microsoft - [Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/intro-generative-ai-for-trainers/) - [Generative AI for Beginners (microsoft.github.io)](https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/#/) #### 國網中心(NCHC)教學 - 快速了解模型訓練原理：[Taichung.py 2024/04/23 Meetup, 在自己的電腦上建立專屬大型語言模型知識庫機器人 - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=agdWJBQKlEE) - [大型語言模型LLMs介紹與操作教學 20231228 - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=Y0OrawaP1Aw&t=6560s) - [大型語言模型-\[初階\]建立基於RAG方案的專屬私有知識庫教學 - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=VQKgPJSYtqE&t=39s) - [大型語言模型-\[初階\]建立基於RAG方案的專屬私有知識庫教學 Q&A - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=7wXXTJhXKoY) #### LLM Tokenizer 分詞器 - [OpenAI Platform](https://platform.openai.com/tokenizer) - [The Tokenizer Playground - a Hugging Face Space by Xenova](https://huggingface.co/spaces/Xenova/the-tokenizer-playground) #### PyImageSearch 教學 (英文) - 1: [Harnessing Power at the Edge: An Introduction to Local Large Language Models - PyImageSearch](https://pyimagesearch.com/2024/05/13/harnessing-power-at-the-edge-an-introduction-to-local-large-language-models/) - 2: [Inside Look: Exploring Ollama for On-Device AI - PyImageSearch](https://pyimagesearch.com/2024/05/20/inside-look-exploring-ollama-for-on-device-ai/) - 3: [Integrating Local LLM Frameworks: A Deep Dive into LM Studio and AnythingLLM - PyImageSearch](https://pyimagesearch.com/2024/06/24/integrating-local-llm-frameworks-a-deep-dive-into-lm-studio-and-anythingllm/) - 4: [Exploring Oobabooga Text Generation Web UI: Installation, Features, and Fine-Tuning Llama Model with LoRA - PyImageSearch](https://pyimagesearch.com/2024/07/01/exploring-oobabooga-text-generation-web-ui-installation-features-and-fine-tuning-llama-model-with-lora/) #### AI 各類資源大匯集 - [Toolify.ai](https://www.toolify.ai/tw/) - 收集各種不同類型的 AI 應用網站目錄與詳細資訊 - [全世界最好的中文LLM资料总结](https://github.com/WangRongsheng/awesome-LLM-resourses) - [llm-course](https://github.com/andysingal/llm-course) - 收集了大量各項有關 AI 的資源，適合進階開發者來這挖寶。 - [各類 中文 LLM 總整理](https://github.com/HqWu-HITCS/Awesome-Chinese-LLM) - [Open Source LLM Tools](https://huyenchip.com/llama-police) - [Awesome LLM Apps](https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps) - [Awesome local LLM](https://github.com/rafska/Awesome-local-LLM) - 各種模型、推論引擎與各式工具資源 #### AI Research Paper - [arXiv](https://arxiv.org/) - [JMLR](https://www.jmlr.org/) - [JAIR](https://www.jair.org/index.php/jair) - [AI Magazine](https://aaai.org/ai-magazine/) #### AI News - [Analytics Insight(opens in a new tab)](https://www.analyticsinsight.net/) 提供見解、最新消息和雜誌，其中介紹業界頂尖領導者和高階主管的觀點和看法，分享他們的歷程、經驗、成功故事和知識，以協助企業壯大發展。 - [Towards Data Science(opens in a new tab)](https://towardsdatascience.com/) 是一份線上出版物，遵守其規則和指南的獨立作者可以在 [Medium(opens in a new tab)](https://medium.com/) 上發表自己的作品，分享自己的知識和專業，並吸引廣泛的觀眾。 - [KDnuggets(opens in a new tab)](https://www.kdnuggets.com/) 是一個關於資料科學、機器學習、AI 和分析的領先網站。 它包含出色的教學課程資料、課程、網路研討會、線上活動。 - [Data Science Central(opens in a new tab)](https://www.datasciencecentral.com/) 是專門提供給資料從業人員的領先線上資源。 從統計資料和分析到機器學習和 AI，Data Science Central 提供社群經驗，包括豐富的編輯平台、社交互動、論壇型支援，以及有關技術、工具、趨勢和職涯的最新資訊。 - [Datanami(opens in a new tab)](https://www.datanami.com/) 是一個新聞入口網站，其致力於提供有關大數據新趨勢和解決方案的見解、分析及最新資訊。 #### 資策會 下載指引：[下載專區 | 資策會 (iii.org.tw)](https://www.iii.org.tw/Publish/DownloadPages.aspx?fm_sqno=42&dp_bookClass_All=2,4) - 生成式AI企業大腦開發指引 - 生成式AI輔助之軟體開發指引 - 2023企業應具備的AI素養-生成式AI導入指引 #### Open Source MLOps platform - [Pezzo](https://github.com/pezzolabs/pezzo) - A fully cloud-native and open-source LLMOps platform. Seamlessly observe and monitor your AI operations, troubleshoot issues, save up to 90% on costs and latency, collaborate and manage your prompts in one place, and instantly deliver AI changes. - [MLflow](https://mlflow.org/) - Build better models and generative AI apps on a unified, end-to-end, open source MLOps platform #### LLM 面試問答 - [LLM Interview Questions and Answers Hub](https://github.com/KalyanKS-NLP/LLM-Interview-Questions-and-Answers-Hub) #### Cheat Sheets ##### Types of AI models [](https://osslab.tw/uploads/images/gallery/2025-09/types-of-ai-models.jpeg)