• 引言（Day 1）

  概述了生成式AI的發展現狀，包括ChatGPT等產品的出現，以及當前面臨的挑戰，如選擇適合的模型和平台、平衡資源和成本等。本系列目標是整理生成式AI開發生態，幫助讀者少走彎路。

• 大語言模型介紹（Day 2）

  這篇文章詳細解釋了LLM在AI領域中的位置和定義。介紹了基礎模型（Foundation Model）的概念，描述了LLM的特點，如大規模參數和訓練數據。文章還解釋了客製化LLM應用的四種方法：Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning和Pre-training，並比較了這些方法的優缺點和適用場景。

• 生成式AI開發的三大支柱（Day 3）

  提出了生成式AI開發的三大支柱：模型、平台和開發套件。文章解釋了這三大支柱的關係和重要性，強調它們如何共同定義了AI開發過程中的關鍵環節。此外，還說明了選擇Python作為開發語言的原因，並提供了一張詳細的生態系統圖，展示了模型、平台和開發套件之間的關係。最後，舉例說明了如何選擇適合的模型、平台和開發套件來開發AI應用服務。

(本文尚未寫完...沒時間拉QQ)