大語言模型（LLM）的應用正在迅速擴展，而想要善用這些強大的工具，就必須理解其運作原理和使用技巧。特斯拉前 AI 總監、現任 AI 教育機構 Eureka Labs 創辦人卡帕西，以深入簡出的方式，在長達 2 小時的教學影片中，揭示了如何有效運用大語言模型。
卡帕西帶你掌握 LLM 使用攻略：精準解讀模型特性
卡帕西強調，LLM 就像一個壓縮檔，儲存了海量的網路資料。基於這些資料，模型預測下一個詞元，並輸出為聊天介面上的回答。這稱為「預訓練」，因此模型的知識具有時間截止點，且對於頻繁出現的資訊記憶更深刻。
是的，LLM 的知識是有時間截止點的。模型無法記憶所有資料，對於網路上有大量討論的內容，模型的記憶更清晰，而少見的內容記憶則較不準確。
卡帕西建議，除非先前對話能提供重要脈絡，否則當對話過長或轉換話題時，開啟新的對話框可以提升效能。
探索 LLM 的多樣性：不同模型的優勢與選擇
實際運用 LLM 的案例：強化學習與工具應用
LLM 的潛力與挑戰：幻覺現象與未來發展
即使 LLM 具有強大的能力，但仍存在「幻覺」的問題，模型可能會產生不正確或虛假資訊。因此，使用者應保持批判性思考，並進行事實查證。
隨著模型能力的提升，使用者需要持續追蹤和調整使用技巧，才能更好地與 LLM 協作，發揮其潛力。
常見問題QA
每個模型都有其優缺點，建議嘗試不同的模型，找到適合自己任務需求的選擇。
可以透過自訂 GPT 設定，讓模型了解你的偏好和背景資訊，提供更符合個人需求的答案。
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