今天剛好是這個主題開始的第12天，我們已經接觸了生成式AI的核心概念、Prompt設計技巧、以及幾個代表性的模型，如LLaMA與Gemma，並且理解了生成式與分辨式AI的差異，以及大語言模型(LLM)的基本原理，那也在今天進行一個小小的總整理。

生成式AI(Generative AI)的主要特徵是能夠「創造」新內容，例如文字、圖像或聲音；相對地，分辨式AI(Discriminative AI)則更專注於「判斷」或「分類」，例如影像辨識或垃圾郵件檢測。這兩者在 AI 生態系中扮演互補角色，但生成式 AI 的突破，特別是以 Transformer 為基礎的 LLM，才真正推動了近年的應用爆發。

LLM（大語言模型）的運作核心在於透過龐大的訓練數據與深度學習架構，學習語言的統計模式，進而生成連貫的文字內容，我們看到的LLaMA與Gemma正是當前開源與專有模型並行發展的代表。

在使用這些模型時，Prompt的設計顯得至關重要，Prompt不只是輸入文字，更是引導模型輸出的「指令」。良好的 Prompt能夠清楚定義角色、任務與限制，進而影響輸出的品質。

以上就是這兩個禮拜的小總結(感覺好像講了不少重複的)，明天開始會透過生成式ai來生成一些東西，那在這兩個禮拜的學習中，學到蠻多專有名詞及對平常在使用的chatgpt有更深的理解，其實對我來說是蠻有成就感的，之後也會繼續努力學下去。