你已厭煩ChatGPT的諸多限制嗎？斷網不能用、網速明顯拖慢回應、敏感話題不回應、免費額度很快用完、回應答案經常飄忽受誤導等，對此打造本機端的大語言模型將可化解、緩解上述限制，如同直接將ChatGPT搬回家，成為你專屬的知識服務。
毫無疑問！生成式人工智慧（GenAI）、大語言模型（LLM）正在重新定義人類的創意、生產力價值程序，善用GenAI∕LLM者視其為利器，不善用者視其為威脅挑戰，各位正處於這樣的十字路口。
與此同時GenAI∕LLM也讓人疑慮，包含過程機理難懂如黑箱、答案時而確切、時而玄幻等，這又當如何駕馭？加上公眾版GenAI∕LLM服務有諸多限制，使人想善用、駕馭GenAI∕LLM卻又躊躇不前。
本書正是為上述痛點而撰，從入門認知到操作實務一路引導、自建自用模型，回頭再望時，各位已是GenAI∕LLM的初階能手。
本書目標讀者設定為高中職畢業、大學文科生畢業，並從最初步認知開始，隨即切入最快速獲得實務成就感的程序操作，而後回頭完整解釋操作中的細節機理。
更之後返回到基礎認知，瞭解今日常言的Llama、DeepSeek等知名大語言模型，提供繁體中文模型的選擇建議，並透過模型參數量以初估電腦的硬體資源需求等。
在認知與實務均站穩腳步後，以此為基礎進行擴展延伸，實務面進入檢索增強生成（RAG）以加強模型回應精準性，並進入多模態（Multimodal）模型、視覺語言模型（VLM），認知面也引領介紹多款與Ollama相仿的本機端模型管理軟體。
最後，這一切都還在積極發展中，仍有諸多待完備之處，故末章將給予提醒與關注建議，包含資訊技術走向、社會倫理走向。至於意猶未盡者也可以進一步參考附錄，讓認知更為加深，同時為後續有更多準備。
本書特色
協助你建立專屬的知識平台
你要求任何的AI平台（大語言模型）寫一份市場分析，它去網路上搜尋整理一番，產出一套言之成理，但是和你或是你的公司沒有什麼關係的文章。這樣的人工智慧雖然很炫，但是有什麼用？
如果你可以把和公司相關的資訊儲存在指定場所，要大語言模型先參考你指定的資訊，再參考外部的資訊，那麼就能產生合乎你本意的內容。
這樣的資訊累積得越多，你建構的大語言模型就越可以反應你的思維。好比你任用一個員工，剛開始時，他不知你要的是什麼、如何依公司的情況做出處置，但是時間久了，你就可以放手讓它處理。
文科高中生也可以看得懂
本書在寫作初始已將目標讀者群設想為高中職畢業生、大學文科生，因此在本書輕鬆簡單又直覺的指引下，也可以自建人工智慧模型（大型語言模型）。
本書透過程序說明，以最快速、直接、直覺簡單的方式在自己的電腦上建構起一套大語言模型系統，系統將能回應人們對它發出的問題。初步回覆答案或許仍不夠精準，但已經達到初步對話互動效果。
提供調整、提升人工智慧模型的相關資訊，讓你超有成就感。
在本地端建立大語言模型後，尚有諸多細部設定等待調整，如為增加操作介面親和性而加裝Page Assist，以處理介面調整、搜尋引擎切換、管理模型、管理對話、版本檢視等細部調整。另外也說明如何透過檢索增強生成（RAG），讓模型的理解更清晰、回話更精準。
作者簡介：
江達威
2年品牌商全球市場銷售分析與預測
10年以上資通訊媒體編輯
17年以上外商、本土科技產業分析師
華文維基百科執行編輯
章節試閱
第一章 大語言模型技術基礎認知
本章快速說明大語言模型的相關背景與近期發展，而後引導了解使用大眾型線上服務的優缺點，從而體會自建服務的優缺點，以及對於這些缺點現階段有何配套緩解方式等，透過概念的建立以利後續章節的展開。
1-1 過往資訊查詢的挫折
大語言模型（Large Language Model，簡稱 LLM）是什麼？為何要自己建立（簡稱自建）呢？對此我們一步一步引導各位建立起概念。
先談談各位過往查詢資訊的經驗，相信多數人都用過 Google 搜尋引擎（Search Engine），輸入幾個關鍵字（Keyword）就會浮出對應的相關資訊，例如相關的網頁、影片或圖片等，Google 搜尋引擎服務已經有 20 年以上的歷史。
之後約從 2007 年開始，Apple 的 iPhone 手機開始有 Siri 語音助理功能，關鍵字搜尋改用口語唸出，之後一樣浮現相關的網址、圖片。進一步用口語問話，Siri 也可以用語音回應資訊，例如詢問天氣、股價等。
Siri 引領語音互動風潮後，其他科技業者也紛紛跟進，例如 Google 有
Google Assistant、Amazon 有 Alexa、Microsoft 有 Cortana 等。
事實上這做法只是將話語轉文字（Speech-to-Text），之後與關鍵字輸入上網一樣，或者也類似一些網站提供文字型聊天機器人（ChatBot，雖名為
機器人，但其實只是一套自動回話程式），只要打些關鍵字或問句，機器人就會給予相關的指引網址或直接給出文字回應。
不過各位應該也已經發現，不論是自己上網打字跟聊天機器人對話，或者是用口語發話詢問 Siri、Alexa 等語音助理程式，經常會有牛頭不對馬嘴的狀況，給出完全無關的訊息，或有俗稱的「鬼打牆」，即頻繁出現相似或相同的文字回覆，回應成了繞圈子，完全無助於真實回覆，給人挫折滿滿、幫倒忙，甚至是浪費時間。
1-2 ChatGPT 回應表現讓各方驚豔
而在 2022 年 11 月 30 日，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）軟體技術新創業者 OpenAI 對大眾發表了該公司的 ChatGPT 線上服務，該服務的互動方式與一般服務網站上的聊天機器人無異，由大眾敲打文字發出詢問，而後回覆也是以文字訊息呈現。
不過，ChatGPT 的回覆文字已高度接近於真人回應，回話不制式、不死
板，甚至非常理解發話方的意涵，與前述的牛頭不對馬嘴、鬼打牆等糟糕體
驗截然不同，因而造成轟動。
由於 ChatGPT 服務是在 2022 年底開放使用，轟動效果持續熱燒，整個2023 年各界都持續為 ChatGPT 瘋狂，乃至更後續的 2024、2025 年等。
在多數人都有過 ChatGPT 的良善使用者體驗（User eXperience, UX）後，相信大家也會自然地延伸期待：如果往後使用搜尋引擎也是這樣人性化詢問、切中要義的人性化回覆，以及各服務網站的聊天機器人也是如此人性且智慧回話，那該有多好！
而 ChatGPT 為何能如此人性、智慧回應？背後所用的技術正是 LLM。
1-3 三種主要的人工智慧應用類型
接著我們要暫時跳脫上述，先說明兩個基本概念，而後再拉回主軸。首先是人工智慧（以下簡稱 AI）應用的主要類型有三，即電腦視覺（Computer Vision, CV）、自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）、資料科學（Data Science, DS）等，電腦視覺即看到一個圖片或影像時能有所分辨，典型應用如車牌號碼識別、人潮流量計算等。
自然語言處理則是能理解人類的語言、文字，例如聽一段聲音即知道是韓語？是日語？打一段文字就知道對方要詢問什麼。至於資料科學的典型應用如設備的故障時間預測、股價預測等。
三種主要類型是一般共識，也有人提出推薦系統（Recommender System, RS）、智慧決策支援系統（Intelligent Decision Support System, IDSS）等應用主張。推薦系統即在網路書店瀏覽書籍後，透過瀏覽行為給予推薦的相關書籍，類似做法也用於網路購物、網路觀看影片等。
智慧決策則是與商務營運相關，例如金融業建立一個 AI 模型用於審核是否放貸，或醫療業建立一個 AI 模型用於 X 光初步病灶研判等，反正大體不脫三大類，額外分立略顯牽強。
1-4 人工智慧的弱、強、超
另一個基本概念是 AI 有弱、強、超三種區分；所謂弱人工智慧（Artificial Narrow Intelligence, ANI，或稱人工窄智慧）是一個 AI 模型只能實現一種人類的智慧判定，例如 A 模型只能用於識別車牌、B 模型只能用於判定天氣，但其實一個人本來就有多種智慧判定能力，既能識別車牌，也能判定天氣。
今日多數的 AI 模型均屬於弱人工智慧，有些模型的智慧能力依然比不上人類，但已經堪用，可以達到分憂解勞的效果。例如計算遊樂園的人流量，如果是用真人來計算，自然可以把成人、小孩、男女等進園人數分別計算清楚，但用 AI 的影像判定則可能有些誤差，不過誤差仍在可接受的範圍，而計算的資料已經足夠讓園區主管擬定未來活動或調整動線之依據。
不過也有些弱人工智慧已經超越人類，例如在相片分類競賽上，AI 已經超越人類，或者下圍棋專用的 AI 模型已經能戰勝人類等，但即便如此，依然是弱人工智慧。
至於強人工智慧（Artificial General Intelligence, AGI，或稱人工通用智慧）則是一個 AI 模型可以同時具有多種人類智力表現，既可以對水果進行分類，也可以判定牛排是幾分熟，或可以聽前奏就識別出歌曲名稱等，整體智慧表現更逼近於人類。若更細部而論，強人工智慧也是有層次之別，但在此只為了建立初步概念，故不再展開細談。
而超人工智慧（Artificial Super Intelligence, ASI）即是 AI 整體智慧表現超越了人類，包含超越一般人，甚至超越人類群體等。ASI 目前尚未實現，一旦實現，可能讓人放心，也可能令人擔憂。可以放心的是 ASI 可以做出比人類更智慧的決策，擔憂的是人類是否自此逐漸失去世界主導權，而必須聽令於 ASI。或有心人士利用其建立新威權，或 AI 一旦超越了人類智慧，又如何衡量 ASI 的超越程度呢？又若其誤判的傷害可能更大等，相關效應也不是本書的重點，故不再展開。
1-5 ChatGPT 的根基與持續推進
了解 CV∕NLP∕DS 以及 ANI∕AGI∕ASI 後再回到 ChatGPT 上，開始來了解如此人性文字回話的背後是怎樣的技術發展歷程。
ChatGPT 服務的背後其實是一個大語言模型（LLM），其歷史可追溯至2017 年。2017 年 Google 團隊提出的一個 Transformer（變壓器或變形金剛，均是此字）模型，隨後 OpenAI 公司以該模型為基礎持續發展，於 2018 年提出自己的模型，稱之為 GPT（Generative Pre-trained Transformer）。
之後 2019 年提出新一代的 GPT-2，2020 年又提出 GPT-3，之後往 GPT-4邁進，在尚未正式完成 GPT-4 模型前，2022 年 11 月 OpenAI 以訓練中的模型延伸開發出聊天用途的 ChatGPT 服務，因而大受歡迎。2023 年 GPT-4 正式練成，也可用來支援 ChatGPT 服務，故原有的服務模型稱為 GPT-3.5，新的則是 GPT-4。
以 GPT 系列引擎延伸出的應用不只是文字聊天用途的 ChatGPT，2024年還提出搜尋引擎的 SearchGPT，之後改稱 ChatGPT Search，或在 ChatGPT前曾有 InstructGPT 等。
GPT-4 的問世也開始引入多模態（Multimodal）能力，過往餵給 AI 模型的問題通常為單一種媒體，例如一段文句或一張圖片等，然後要求 AI 給予智慧性判別回應。
多模態則是可以同時給予多種媒體，例如給一張圖片後搭配一段問句，如圖片中有幾隻貓？去除黃貓不算，則有幾隻貓？AI 必須同時考慮圖片與問話才能回應。有了多模態後，AI 就更往前逼近 AGI 一步了。
更之後 GPT 系列模型持續精進，有了 GPT-4 Turbo、GPT-4o、GPT-4o mini、OpenAI o1、OpenAI o3 mini、GPT-4.5 等新模型，其中 Turbo、mini 等是針對既有的模型進行 AI 回應速度、AI 模型大小而有的調整版，但調整的同時也順便進行若干方面的表現精進，如強化數學問題能力、語言翻譯能力等。
1-6 預訓練模型與模型微調
既然 ChatGPT 如此好用，我們也希望各服務網站的聊天機器人也能跟ChatGPT 一樣，回話智慧又人性，事實上企業也希望如此，那該如何做？
直接把本來服務網站接收到的問題導引到 ChatGPT 上，再把 ChatGPT的回覆接收回來轉給發問者，這樣可行嗎？答案是不太可行，因為 ChatGPT背後的 AI 模型當初在訓練時所使用的資料（或稱數據集、資料集，Dataset）並沒有太多是該服務網站的專屬資料，因此回覆的答案無法很精準，通常是很概念性的無用答案，甚至是亂回話。
要如何讓 AI 模型的回話更合乎不同服務網站個別的需要，例如合乎律師事務所的簡單法律詢問、合乎醫院的線上掛號科別詢問，乃至金融業、電信業等，對此必須將模型複製出一份，而對複製的模型進行一些調整，此稱為微調（fine-tuning）。
微調需要給模型一些新的資料，以律師事務所而言，可能要提供一般的法律條文資料、事務所自己專屬的訴訟業務文件等，以此重新訓練模型，或若干性改變原有模型的架構。即便如此，也並非是訓練一個全新的模型，只是對現行模型進行程度性改造，使其更合乎特定用途。
之所以要複製出來一份，畢竟原有的模型依然要服務各方大眾，保持中立、全向、非專精的立場，只要用複製出的模型來微調，從而實現合乎自己需求的特定模型。而尚未進行微調，但已是高完成度的全向性回話模型，稱為預訓練模型（Pre-trained Model）。言下之意，已經被預先訓練好的模型，後續可依據個別用途再行微調。
更簡單來說，預訓練模型就像是一份結婚典禮上的範本賀詞稿，內容用詞通常四平八穩，取得這份範本後，依據不同的婚禮場合再進行修改其中文句，就成了更適合某場婚禮的動人賀詞稿。
企業與機構自建 LLM 提供服務，除了有更精準、專業回話的好處外，其實也可以避免使用共通性 LLM 的壞處，主要有三：
1. 避免洩漏企業商業機密
過去 ChatGPT 服務剛上線不久時，就曾發生南韓 Samsung 公司的員工在與 ChatGPT 文字對話過程中，誤將公司的商業機密傳遞到雲端，如此即洩漏公司機密給其他不知名的 ChatGPT 用戶，而獨立空間打造的自屬LLM則能相對避免洩漏問題。
2. 避免系統受誤導
ChatGPT 一方面回覆大眾問題，一方面也持續從大眾的反應來吸收學習改進，然而吸收過程中也容易被人誤導，例如林肯是偉人嗎？一開始回覆的答案是，但若經過一段時間大家密集討論《吸血鬼獵人：林肯總統》這部奇幻虛構電影，之後再詢問林肯是偉人嗎？答案可能變成：他是吸血鬼獵人。為了避免誤導，獨立打造自屬 LLM 可減少此一誤導影響，提供儘可能長期一致的回覆。
3. 避免普世價值把關機制
ChatGPT 屬於公眾使用定位，為了避免助長社會不良發展，故背後系統會刻意迴避一些問題，例如毒品、犯罪、炸藥等。但有些企業與機構因本身業務因素必須回覆這類的答案，如此就無法使用 ChatGPT，而必須打造自屬的 LLM，並移除關鍵字詞的迴避機制。
第一章 大語言模型技術基礎認知
本章快速說明大語言模型的相關背景與近期發展，而後引導了解使用大眾型線上服務的優缺點，從而體會自建服務的優缺點，以及對於這些缺點現階段有何配套緩解方式等，透過概念的建立以利後續章節的展開。
1-1 過往資訊查詢的挫折
大語言模型（Large Language Model，簡稱 LLM）是什麼？為何要自己建立（簡稱自建）呢？對此我們一步一步引導各位建立起概念。
先談談各位過往查詢資訊的經驗，相信多數人都用過 Google 搜尋引擎（Search Engine），輸入幾個關鍵字（Keyword）就會浮出對應的相關資訊，例...
作者序
序言
2022年11月OpenAI公司在Internet上開放大眾使用ChatGPT服務後，立刻引起眾人驚豔，ChatGPT能夠用人性化的口吻回覆眾人提問，表現明顯勝過今日常見的線上聊天機器人（Chatbot）。
既然可人性化、口語化回覆，眾人很自然開始期待用ChatGPT取代現今大宗的搜尋引擎（Search Engine）服務，對於疑問不再只是打關鍵字（Key Word）來找出幾個看似答案的網址，然後再人工爬文才能了解是否是想要的答案，而是直接以回話方式給我答案。
不僅是聊天機器人、搜尋引擎，近年來常用的手機語音助理、家用智慧喇叭（Smart Speaker）等的回覆智慧度也同樣有限，經常是答非所問或鬼打牆（反覆給出數個常見答案），這類服務若能提升到與ChatGPT相似的水準，將會是眾人的福音。
不過，ChatGPT畢竟是線上服務，在多人共用下很容易被其他人誤導，答案會出現偏差，難以一致，而且線上服務也會將對話加以記錄、進行分析，以利ChatGPT後續改進，或可能有其他未經用戶許可的運用，如此也不便與ChatGPT過於私密交談，如談及信用卡卡號、公司商業機密等。
其他困擾也包含一旦斷網服務就無法使用，或太多人同時使用時，服務反應會延遲變慢，加上進階的使用或客製化要求均需要收費等，凡此種種都使人想建立自有自用的大語言模型（Large Language Model，ChatGPT所倚賴的根基技術）系統，從而實現自己的ChatGPT服務。
本書即是為了讓各位能夠打造自己的大語言模型系統、自己個人（也包含自有家庭、所屬企業）的ChatGPT服務而寫，期望各位既能享受人性智慧回話的便利，同時不用付費、不用洩漏個人隱私或公司機密、回話反應不受Internet變慢或斷線影響、不受不知名者誤導回話等。為了讓各位以最平順快速的方式實現自有的大語言模型，本書依如下章節架構撰寫。
第1章 大語言模型技術發展基礎認知
何謂大語言模型？為何能讓資訊系統回話比過往大幅人性智慧？除了回話外，還能提供哪些服務？又何謂多模態（Multimodality）人工智慧…等，本章將針對大語言模型的基本認知進行說明。
第2章 用Ollama快速建立自己的大語言模型
透過程序說明，以最快速、直接、直覺簡單的方式在自己的電腦上建構起一套大語言模型系統，系統將能回應人們對它發出的問題，初步回覆答案或許仍不夠精準但已經達到初步對話互動效果。
第3章 Ollama細部設定調整
Ollama初步建立後尚有諸多細部設定等待調整，特別是為其加裝親和性的操作介面Page Assist，以便後續的相關操作能更為直覺快速，省去諸多手動輸入的繁瑣程序。
第4章 認知Ollama現行可用的模型
在Ollama官方網站上有上百款的模型可供選擇，哪些是新模型？哪些是熱門模型？模型有哪些類型？提供哪幾種參數版本？本章將逐步引導瞭解箇中差異，並概要計算模型可能的系統需求佔量。
第5章 Ollama現行主要模型認知
現階段大語言模型多又多，即便在Ollama上也有上百款選擇，到底哪些是知名、指標性的模型，其背景淵源為何？本章將針對7個現階段具業界代表性的系列模型進行說明。
第6章 Page Assist基礎操作設定
在建立初步互動性後，Ollama的主要介面搭配軟體Page Assist尚有諸多須知的操作功能，如介面調整、搜尋引擎切換、管理模型、管理對話、版本檢視等，均在此章說明。
第7章 檢索增強生成與視覺模型
因技術與預算之限，無法對開放模型再次訓練、微調下，如何讓模型的理解更清晰、回話更精準，現階段業界倡議引入檢索增強生成機制，本章將說明如何透過Page Assist建立起RAG。
第8章 與Ollama相仿或搭配的軟體
Ollama並非是唯一的本機端大語言模型軟體，包含Page Assist也不是唯一能與Ollama搭配的介面操作軟體，本章將說明更多相似的軟體並說明其安裝程序，同時也概略說明現行優缺點。
第9章 建議與展望
大語言模型的技術與服務仍在多元開展中、快速進步中，其想像應用空間巨大，對此將點出數個具潛在未來性、值得持續關注的趨勢方向，期指引大語言模型的用戶持續精進提升。
附錄
附錄補充不在本書主軸說明內的重要認知，包含更機理性的說明大語言模型技術發展歷程，以及如何更量化公允客觀的評判模型的表現，從而更明確選擇模型。
雖然大語言模型帶來驚豔，但現階段也有諸多挑戰與限制，如前後回話不一致、幻覺等，即今日常言的「一本正經胡說八道」，同時各國政府也開始重視人工智慧技術可能產生的歧視與濫用、誤用，要求其應用具有可解釋性、可問責，在應用之初就必須對偏差錯誤產生的損失傷害等提出配套的解決、緩解方案。
因此，在享受與運用大語言模型的同時，也希望大眾能謹慎運用，時時抱持懷疑態度並進行細節確認，以此共勉。
序言
2022年11月OpenAI公司在Internet上開放大眾使用ChatGPT服務後，立刻引起眾人驚豔，ChatGPT能夠用人性化的口吻回覆眾人提問，表現明顯勝過今日常見的線上聊天機器人（Chatbot）。
既然可人性化、口語化回覆，眾人很自然開始期待用ChatGPT取代現今大宗的搜尋引擎（Search Engine）服務，對於疑問不再只是打關鍵字（Key Word）來找出幾個看似答案的網址，然後再人工爬文才能了解是否是想要的答案，而是直接以回話方式給我答案。
不僅是聊天機器人、搜尋引擎，近年來常用的手機語音助理、家用智慧喇叭（Smart Speaker）等的回覆智慧度...
目錄
序言
第1章：大語言模型技術基礎認知
1-1 過往資訊查詢的挫折
1-2 ChatGPT回應表現讓各方驚豔
1-3 三種主要的人工智慧應用類型
1-4 人工智慧的弱、強、超
1-5 ChatGPT的根基與持續推進
1-6 預訓練模型與模型微調
1-7 企業特定微調版實務
1-8 為何要在雲端微調模型與提供服務？
1-9 生成式人工智慧模型雨後春筍般出現
1-10 大語言模型的瘦身輕量化
1-11 為何要建立本地端的LLM？
1-12 輕量化的模型有缺點
1-13 家戶與個人難以微調模型
1-14 檢索增強生成也具精進效果
1-15 個人本機端LLM的應用
1-16小結
第2章：快速建立自己的大語言模型
2-1 Ollama軟體簡述
2-2 確認一下自己電腦的資源
2-3 下載、安裝Ollama
2-4 下載並體驗第一個本機端大語言模型
2-5 若沒有浮現安裝完成訊息的因應方式
2-6 如何關閉Ollama互動窗口與Ollama
2-7 前述實務操作說明
第3章：Ollama細部設定調整
3-1 找尋模型的放置位置
3-2 為何要變更模型放置路徑？
3-3 變更模型放置路徑
3-4 安裝網頁型使用者介面
3-5 Ollama操作介面更多說明
3-6 更新Ollama應用程式
第4章：認知Ollama現行可用的模型
4-1 檢視Ollama官網的模型
4-2 Ollama官網的模型分類
4-3 細部檢視模型資訊
4-4 安裝指定參數版本的模型
4-5 計算模型的佔量與評估建議
第5章：Ollama現行主要模型認知
5-1 開放與封閉的模型
5-2 檢視Ollama模型
5-3 Mistral公司的Mistral系列
5-4 Microsoft的Phi系列
5-5 Meta的Llama系列
5-6 Google的Gemma系列
5-7 Alibaba的Qwen系列
5-8 IBM的Granite系列
5-9 DeepSeek的DeepSeek系列
5-10 現階段四種模型篩選建議
5-11 其他系列模型
5-12 更多模型來源
第6章：Page Assist基礎操作設定
6-1 切換介面色調
6-2 聊天管理
6-3 切換與更改搜尋引擎
6-4 管理模型
第7章：檢索增強生成與視覺模型
7-1 引入檢索增強生成的前置準備
7-2 建立RAG後正式對模型提問
7-3 視覺語言模型
第8章：與Ollama相仿或搭配的軟體
8-1 倚賴與不倚賴Ollama的軟體
8-2 AingDesk
8-3 AnythingLLM
8-4 Chatbox AI
8-5 GPT4All
8-6 Jan
8-7 LM Studio
8-8 Pinokio
8-9 更多建議
第9章：建議與展望
9-1 實務操作建議：摸索設定與釋放硬體潛力
9-2 技術關注建議：AI幻覺改善、根治技術
9-3 應用探索建議：嘗試更多元的模型應用
9-4 應用落實建議：建立或融入知識管理體系
9-5 道德倫理建議：避免誤信、誤用、濫信、濫用
附錄A：大語言模型技術概念簡述
附錄B：大語言模型標竿測試簡述
序言
第1章：大語言模型技術基礎認知
1-1 過往資訊查詢的挫折
1-2 ChatGPT回應表現讓各方驚豔
1-3 三種主要的人工智慧應用類型
1-4 人工智慧的弱、強、超
1-5 ChatGPT的根基與持續推進
1-6 預訓練模型與模型微調
1-7 企業特定微調版實務
1-8 為何要在雲端微調模型與提供服務？
1-9 生成式人工智慧模型雨後春筍般出現
1-10 大語言模型的瘦身輕量化
1-11 為何要建立本地端的LLM？
1-12 輕量化的模型有缺點
1-13 家戶與個人難以微調模型
1-14 檢索增強生成也具精進效果
1-15 個人本機端LLM的應用
1-16小結
第2章：快速...
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