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Prompt Engineering|讓 AI 聽懂你的五個核心技巧
·190 字·1 分鐘
Prompt 不是「問問題」,是在控制模型的輸出空間。Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought、Role prompting、Output format——五個技巧覆蓋 80% 的實際場景。
LLM 是什麼|從 Transformer 到 ChatGPT 的核心原理
·213 字·1 分鐘
LLM(大型語言模型)是用海量文字訓練的神經網路,核心是 Transformer 架構。它每次預測「下一個 token」,靠機率而非理解在生成文字。
LLM 幻覺是什麼|為什麼 AI 會說謊與如何降低
·150 字·1 分鐘
幻覺(Hallucination)是 LLM 生成看起來合理但實際上錯誤的內容。根本原因是模型在預測機率,不在查事實。RAG、自我核實、降低 Temperature 是主要緩解手段。
Context Window 是什麼|LLM 的記憶上限與實際影響
·258 字·2 分鐘
Context window 是 LLM 一次能處理的 token 數量上限,決定了它能「記住」多長的對話和文件。超出就忘記,越長越貴,但太長也有 Lost in the Middle 問題。