GoldenBird Blog = 就是 Willy 的隨手筆記

 如果現在來了一位新實習生幫你處理公文，你如何指示他完成工作？： Zero-shot（零樣本提示） ：就像「 直接交辦任務 」。你只跟他說「請把這封信分類為正面或負面」，不給他任何過去的範本，完全考驗他原本的理解能力。 One-shot（單樣本提示） ：就像「 附上一份範本 」。你給他看過往處理過的 1 個 成功案例，讓他仿照那個格式來填寫。 Few-shot（多樣本提示） ：就像「 附上 3～5 份多樣化的範本 」。你給他看多個不同情境的示範，讓他迅速抓到規則與寫作模式，大幅降低做錯的機率。 🎯 核心重點 Zero-shot Prompting（零樣本提示） ： 最簡單的提示類型， 完全不提供任何示範例子 ，僅給出任務說明或問題。 當 Zero-shot 無法精準引導模型產出符合結構或風格的答案時，就需要升級使用 One-shot 或 Few-shot。 One-shot & Few-shot Prompting（單樣本與多樣本提示） ： One-shot ：提供 1 個 示範範例，讓模型進行模仿。 Few-shot ：提供 多個 示範範例（展現特定模式）。 範例數量的黃金法則 ：通常建議提供 3 到 5 個 高質量的範例（亦可從 6 個開始測試），複雜任務可適度增加，但需注意不要超過模型的 Token 長度限制。 高品質 Few-shot 範例的挑選原則 ： 相關性與高品質 ：範例必須極度精準且撰寫良好，因為模型會忠實模仿，範例中的微小錯誤都會混淆模型。 加入邊界案例（Edge Cases） ：若希望模型能處理罕見或異常的輸入，必須在範例中加入極端或不尋常的案例。 分類任務的過擬合避坑技巧（Mix up the classes） ： 在進行文字分類的 Few-shot 提示時， 必須打散（混合）範例中標籤類別的出現順序 （例如不要全部 Positive 放在前面，Negative 放在後面），避免模型「過度擬合（Overfitting）」，也就是只會死記順序規律，而非學習文本特徵。 💡 實際例子 假設你是公司的客服主管，希望 AI 幫你把 客戶在網站上的留言 ，自動轉成 「問題類別｜優先度」 的輸出格式。 1. Zero-shot（零樣本提示：完全不給範例） 你發...

 如果把 LLM 比喻成一個 「說故事的演講者」 ，那麼提示詞是題目，而模型配置參數（Output Configuration）就是你給這位演講者的 「講話規則按鈕」 ： Output Length（輸出長度限制） ：就像規定演講者的 最大字數限制 。超過字數它就會立刻閉嘴，但這不會自動讓它講得更精簡，除非你寫提示詞要求它「簡短總結」。 Temperature（隨機度/溫度） ：控制演講者要 嚴肅遵守常理 還是 發揮天馬行空的創意 。溫度低（趨近 0）時，它每次只選最安全、機率最高的詞；溫度高時，各種罕見或意想不到的字詞都有機會出現。 Top-K 與 Top-P（候選詞過濾網） ：在決定下一個字前，先把可能性太低或不相關的字詞過濾掉。 Top-K ：只留機率最高的 「前 K 個字」 （例如前 30 個字）。 Top-P ：只留累積機率達到 「P 百分比」 的字群（例如累積機率達 90% 的所有字）。 🎯 核心重點 Output Length（Token 限制） ：限制生成 Token 的上限。生成更多 Token 代表更多運算、更高成本與較慢的響應。 注意 ：縮短限制只會讓模型達到上限時「直接中斷生成」，不會自動讓模型寫作風格變簡練。 Temperature（溫度參數） ： 控制 Token 選擇的隨機程度。 Temperature = 0（Greedy Decoding 貪婪解碼） ：確定性最高，每次都固定挑選機率最高的 Token。適合數學解題、程式碼生成或有唯一標準答案的任務。 Temperature 越高 ：輸出越隨機、多樣化且具創意；極高時所有 Token 的出現機率會趨近相同。 Top-K 與 Top-P Sampling（抽樣過濾） ： Top-K ：限定從機率最高的 前 K 個 Token 中進行抽樣。Top-K = 1 等同於貪婪解碼（Greedy Decoding）。 Top-P（Nucleus Sampling） ：限定從累積機率和達到 P （範圍 0 到 1）的最小 Token 集合中抽樣。 參數之間的相互作用與極端覆蓋現象 ： 在同時提供多個參數時（如 Vertex AI），系統會先用 Top-K 與 Top-P 的篩選條件交集出候選 Token，再根據 Temperatur...

 想像大語言模型（LLM）就像一個 文字接龍預測引擎 。它其實不像人類那樣具有真正的思考或理解能力，而是根據你先前給它的所有文字（Prompt），在訓練過的數據資料中計算並猜測「下一個最可能出現的字詞」，這「下一個最可能出現的字詞」也就是你常聽到的Token。 而 提示詞工程（Prompt Engineering） ，就像是 為這個接龍高手寫一份精準的「遊戲規則與背景提示」 。透過不斷優化你給它的文字結構、說明與設定，引導它一路接出我們想要的正確答案與樣式，而不是亂猜。這是一個需要不斷試驗與調整的 迭代過程 。 🎯 核心重點 LLM 底層運作（預測引擎） ：LLM 本質上是一個 預測引擎（Prediction Engine） 。它接收文字序列作為輸入，根據訓練數據計算機率並預測下一個 Token，接著將新產生的 Token 放到句尾，不斷重複這個過程（自迴歸生成）。 Prompt（提示詞）的本質 ：提示詞是你提供給模型的輸入，目的是建立良好的上文情境，引導模型預測出正確且符合預期的 Token 序列。 提示詞工程的定義 ：設計、優化與評估高質量提示詞的 迭代過程（Iterative process） 。包含挑選合適的模型、優化提示長度、調整寫作風格與結構，以及搭配模型的輸出配置（Configurations）。 人人皆可上手 ：不需要是資料科學家或機器學習工程師，任何人都可以撰寫提示詞。 💡 實際例子 假設你希望 AI 幫你寫一封請求客戶退款的郵件： 隨意提示（非工程化） ： 「幫我寫信給客戶要求退款。」 結果 ：模型可能只接出一句過於簡單、缺乏背景與禮貌的文字，例如 "Please give me a refund." 。 經過提示詞工程設計（優化後） ： 「你是一位客氣且專業的商務代表。請撰寫一封電子郵件給客戶，說明因系統重複扣款，我們需要為其辦理退款，請對方提供銀行帳號。語氣需保持誠懇與專業。」 結果 ：透過設定 角色 與 明確背景 ，模型能精準預測並接龍出一封格式完整、用語得體的正式商務郵件。 ❌ 常見錯誤 以為 LLM 具有人類般的邏輯思考與理解能力 ：LLM 本質上是依據機率來預測下一個 Token，並非像人類一樣擁有真正的認知思考。若輸入情境模糊，它就會依據機率隨機...

 學習教材：《Prompt Engineering》 本書探討了提示工程的核心概念、多種進階技巧、以及最佳實務（use cases）。內容涵蓋如何設定大型語言模型的輸出長度與取樣參數，並且介紹零樣本、少樣本、角色扮演、思維鏈、以及如何結合外部工具的推理與行動等實用策略。此外，本書也示範了如何利用人工智慧來編寫、解釋、翻譯和除錯程式碼。最後，本書提供了多項專業的建議，例如簡化提示設計、優先使用正面指令、利用如JSON的結構化格式、以及落實詳盡的版本記錄與迭代。 本書作者Lee Boonstra是一名人工智慧軟體工程師、技術主管和系統架構師，在谷歌全球首席技術官辦公室（OCTO）、應用創新工廠等擁有10年以上的資歷。 免費下載： https://www.kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering 單元-Start-「AI 提示詞工程」整體知識地圖 1. 核心概念 (Core Concepts) LLM 運作機制 ：大語言模型（LLM）本質上是自迴歸的「下一個 Token 預測引擎」。 提示詞工程 (Prompt Engineering) ：透過設計、優化與評估高質量的提示詞，引導 LLM 產生精準輸出的迭代過程。 模型輸出配置 (Output Configuration) ：包含 Output Length（輸出長度限制）以及 Sampling Controls（抽樣控制參數：Temperature、Top-K、Top-P）。 提示技術 (Prompting Techniques) ： 基礎提示 ：Zero-shot、One-shot、Few-shot。 結構提示 ：System Prompting（系統提示）、Role Prompting（角色提示）、Contextual Prompting（情境提示）。 進階推理與代理技術 ：Step-back Prompting（抽象退後）、Chain of Thought (CoT，思維鏈)、Self-consistency（自我一致性）、Tree of Thoughts (ToT，思維樹)、ReAct（推理與行動）。 自動化與程式提示 ：Automatic Prompt Engineering (APE)、Code Prompting（程式碼生成/解釋...

暢銷書《納瓦爾寶典》（The Almanack of Naval Ravikant）的男主角納瓦爾，對於如何培養判斷力，提出三個主要的決策原則，依據網路得來的資訊如下： 1.預設否決 （No-Go） 如果你無法決定，答案就是否定的。 當有人給你一個改變現狀的機會時，預設答案應該是「不」，除非你能清楚說服自己要接受。 2.痛苦優先 （Pain-First） 當兩個選項都差不多，就選短期更痛的那條路。 3.內心平靜 （Inner-Peace） 選那個長遠來看，會讓你更平靜的選項。 只有能通過這三層過濾之後的選擇，才值得你投入資源。 上述的三個原則，與企業倫理的道德決策有異曲同工之妙！ 曾讀到企業倫理的教科書上（時日已久，忘記書名了），對於經營決策符不符合道德倫理？書中給出最簡單的判斷原則。它要管理者做決策時，先回答下面三個問題： 第一、這個決策符不符合公司內部規範與外部法律？ 第二、這個決策的結果會不會只讓少數人得利，卻損害了大多數人？ 第三、未來你敢不敢向家人承認是你做了這個決策？ 毒油事件牽涉的企業經營者和政府官員，他們會如何回答這三個問題呢？

 這兩年，流行將AI 當作自我學習的好伙伴，用它來提升自我成長，或是建立一個專屬的知識管理系統。相關的方法和文章眾多，經由我自己親身的體驗之後，我覺得最簡單有效的，是這兩種方法，分別是MIT 的研究生之法、以及IPAS 自學路之法。 接下來先簡單的介紹這兩種方法，若你想要更完整地瞭解這些方法的內容，請參考附上的資料來源。 最後，根據我自己的體驗，我將說明這兩種方法各自適合的對象。 MIT 研究生之法 （資料來源： https://www.bnext.com.tw/article/90275/notebooklm-mit-student-three-questions） 一名麻省理工學院 (MIT) 研究生使用 Gemini NotebookLM ，然後透過三大關鍵提問，將一個學期的課程內容濃縮至48小時內完成學習，進而通過了該課程的資格考試。 問題一：找出基礎框架 將該課程的6 本教科書、15 篇研究論文、與上課講義逐字稿，上傳Gemini notebook，建立該課程知識庫的筆記本。 然後，向Gemini notebook提問！ 第一個問題是： 「這個領域所有專家共享的 5 個核心心智模型是什麼？」 （What are the 5 core mental models every expert shares?） 這個提問能讓 AI 直接汲取該課程的主要知識框架，建構完整的學術脈絡。 問題二：先找爭論，再找共識 他接著提出第二個問題： 「這個領域的專家在哪 3 個地方存在根本分歧？各方最強的論點是什麼？」 （Now show me the 3 places where experts in this field fundamentally disagree, and what each side's strongest argument is.） 探索哪些問題已有定論、哪些還在爭論中。瞭解在該課程領域內，學術界存在的共識與爭議。 問題三：高強度問答深化理解 接著是第三個問題： 「生成 10 個能區分深度理解與死背知識的問題。」 （Generate 10 questions that would expose whether someone deeply understands this subject versus some...