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六年級
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什麼是人工智慧 (AI)？
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人工智慧 (AI) 是電腦等建構機器模仿或複製人類認知工作的能力。具有人工智慧的機器可以進行計算、分析資料以進行預測、識別各種類型的標誌和符號、與人類交談以及幫助執行任務，而無需手動輸入。

例如，傳統汽車僅回應人類駕駛員的輸入：當駕駛員看到交通信號燈變綠並踩下油門時，它會加速；當駕駛員看到停車標誌並踩下煞車踏板時，它會在停車標誌處停下來。配備 AI 的汽車或許能夠自行識別停車標誌和交通信號燈，並在無需駕駛員輸入的情況下停止或加速。

[AI 的根源在於電腦的誕生](https://www.cloudflare.com/learning/ai/history-of-ai/)，數學家 Alan Turing 是最早描述人工智慧機器如何運作的人之一。從那時起建置的所有電腦在某種程度上都具有人工智慧，因為它們能夠執行以前只能由人類完成的運算。然而，近幾十年來，電腦的能力、速度和儲存容量迅速擴大。如今，「AI」一詞指的是電腦可以執行的更高階的認知工作。

節錄自：<https://www.cloudflare.com/zh-tw/learning/ai/what-is-artificial-intelligence/>

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什麼是大型語言模型 (LLM)？
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大型語言模型 (LLM) 是一種[人工智慧 (AI)](https://www.cloudflare.com/learning/ai/what-is-artificial-intelligence/) 程式，可以辨識和產生文字以及完成其他任務。LLM 接受[大量資料](https://www.cloudflare.com/learning/ai/big-data/)的訓練——因此得名「大型」。LLM 建立在[機器學習](https://www.cloudflare.com/learning/ai/what-is-machine-learning/)的基礎上：具體來說，是一種稱為 Transformer 模型的[神經網路](https://www.cloudflare.com/learning/ai/what-is-neural-network/)。

簡而言之，LLM 是一種電腦程式，已經獲得了足夠的範例，能夠辨識和解釋人類語言或其他類型的複雜資料。許多 LLM 都使用從網際網路收集的資料（數千或數百萬 GB 的文字）進行訓練。有些 LLM 在完成初步訓練後會繼續[爬行網路](https://www.cloudflare.com/learning/bots/what-is-a-web-crawler/)以獲取更多內容。但樣本的品質會影響 LLM 學習自然語言的效果，因此 LLM 的程式設計師可能會使用更精心策劃的資料集，至少一開始是這樣。

LLM 使用一種稱為[深度學習](https://www.cloudflare.com/learning/ai/what-is-deep-learning/)的機器學習來理解字元、單字和句子如何協同工作。深度學習涉及非結構化資料的機率分析，最終使深度學習模型能夠在無需人工幹預的情況下識別內容片段之間的差異。

然後，LLM 透過調整進行進一步培訓：它們根據程式設計師希望它們執行的特定任務進行微調或快速調整，例如解釋問題並產生回應，或將文字從一種語言翻譯成另一種語言。

節錄自：<https://www.cloudflare.com/zh-tw/learning/ai/what-is-large-language-model/>

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