【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」

Hung-yi Lee

2 Mar 202426:05

Summary

TLDR本次课程深入探讨了生成式人工智能的发展与变革，特别是近年来生成式AI如ChatGPT等的爆火现象。课程分析了这些AI与传统工具型AI的区别，强调了现代生成式AI的多功能性和全面性，以及它们在理解与生成内容上的局限性。同时，讨论了如何通过Prompt Engineering与训练自己的模型来优化AI的输出，以及这些技术背后的挑战和可能性。

Takeaways

🚀 生成式人工智能（AI）近年来取得了显著的发展，不再局限于单一功能，变得更加全面和灵活。
🌟 ChatGPT等现代生成式AI不预设特定功能，需要用户明确指令才能执行特定任务。
🛠️ GPT-4相比于GPT-3.5拥有更多高级功能，如读取文件、图片，进行网络搜索和编写执行程序。
📈 生成式AI的进步带来了新的挑战，如何评估这些全面能力的AI成为了一个复杂的问题。
🌐 现代AI模型如LLaMA和臺德在理解地理位置方面存在局限性，但通过特定训练可以提高其准确性。
🔍 评估AI模型时，需要注意其在特定任务上的表现，并不能完全代表其全面能力。
💡 通过改变提问方式（Prompt Engineering）可以引导AI模型提供更满意的输出。
🧠 训练自己的AI模型需要技术知识和对模型参数的深入理解，被称为对机器进行大脑手术。
📝 未来课程将探讨如何通过改变自身（提问方式）和训练自己的模型来更好地利用生成式AI。
🔗 现代AI模型虽然具备强大的功能，但仍有其局限性，不能完全替代人类的创造力和判断力。
🛑 使用AI时需要注意避免生成有害内容，如歧视性言论、抄袭和不当言论等。

Q & A

生成式人工智能的最近爆火的原因是什么？
-生成式人工智能最近爆火的原因在于其功能和应用的快速进步和多样化。与传统的专门工具如Google翻译不同，现代生成式人工智能如ChatGPT等，没有特定功能，能够根据用户的指令执行多种任务，这使得它们更加灵活和通用。
ChatGPT与Google翻译等传统生成式人工智能有何不同？
-ChatGPT等现代生成式人工智能与Google翻译的主要区别在于它们的功能范围和通用性。Google翻译等工具通常只专注于单一任务，如翻译，而ChatGPT则能够执行多种任务，不仅限于翻译。ChatGPT需要明确的指令来了解用户的需求，而不是默认执行某一特定功能。
GPT-4与GPT-3.5相比有哪些增强的功能？
-GPT-4相比GPT-3.5有更多的增强功能，例如阅读文件、理解图片、进行网络搜索、编写并执行程序、绘图以及使用其他工具等。GPT-4能够自行执行编写的程序，并将执行结果显示给用户，这是GPT-3.5所不具备的。
如何使用ChatGPT生成文字云？
-要使用ChatGPT生成文字云，首先需要让ChatGPT列出它能做的事情，至少30项。然后，要求它将这些能力制作成文字云。ChatGPT会编写相应的程序代码，并执行它，生成文字云的图像。如果遇到问题，如中文字符无法正确显示，可以提供包含中文字符支持的字体文件来解决问题。
如何评价和使用生成式人工智能模型？
-评价和使用生成式人工智能模型时，应关注其全面的能力而不仅是单一功能。用户应问自己想要模型帮助完成什么任务，并提供明确的指令。同时，要注意模型的限制，理解它们并非万能，有些任务可能超出了模型的能力范围。
生成式人工智能模型可能产生哪些问题？
-生成式人工智能模型可能产生的问题包括说出有害内容、抄袭、歧视性言论等。虽然模型有一定的防御能力，但仍有可能因为特定的输入或指令而产生不适当的输出。因此，用户需要谨慎使用，并理解模型的潜在风险。
如何改善生成式人工智能模型的输出？
-改善生成式人工智能模型的输出可以通过Prompt Engineering，即巧妙设计输入的提示（Prompt），引导模型给出满意的答案。此外，还可以通过训练自己的模型，调整开源模型的参数来获得更好的输出。
台德模型在理解繁体中文方面有哪些优势？
-台德模型在读入了大量繁体中文资料后，对台湾的理解更为深入。相比于其他模型，台德能够更准确地回答有关台湾地名的问题，显示出其在特定语言和区域知识上的优势。
如何评价不同生成式人工智能模型的表现？
-评价不同生成式人工智能模型的表现需要综合考虑它们在各种任务上的能力。每个模型都有其独特的优势和局限性，用户应根据具体需求和任务来选择合适的模型。同时，要注意模型的社会责任，避免产生有害内容。
在处理生成式人工智能模型时，我们应该如何对待它们的错误和幻觉？
-对于生成式人工智能模型的错误和幻觉，我们应该有一定的宽容度。模型之所以会犯错，是因为它在努力尝试帮助用户。同时，我们也应该持续监督和改进模型，提高其准确性和可靠性。
Prompt Engineering在与人工智能沟通中的作用是什么？
-Prompt Engineering被称为人与人工智能沟通的艺术。通过巧妙设计输入的提示，可以引导人工智能模型给出更加准确和有用的输出。这是一种提高模型响应质量和满足用户需求的有效方法。