前面這幾天，我一路從GPT-2、Qwen mini這些小模型玩起，到最近總算把Gemma-3-1B-Instruct跑起來。
感受最深的就是：大模型真的比較聰明，但也不是一切靠大模型就好。

今天就不實作程式了，來聊聊一個很實際的問題：
到底是模型大小比較重要，還是Prompt 設計比較重要？

模型大小的差別
以GPT-2和Gemma來比：

• GPT-2：常常文字接龍，甚至重複卡住，像之前面臨過的「蛇和蛇和蛇…」循環。
• Gemma：就算問到比較tricky的問題，至少會努力維持在合理的回答範圍。

很明顯，模型越大、訓練越新的，知識量跟穩定度就越高。
如果要做專題或研究，這點很關鍵，不然一直洗版真的很浪費時間。

Prompt的力量
但我也發現，Prompt有時候比模型本身還關鍵。
舉例：
GPT-2如果只是丟「寫一首詩」，它就亂跳。
可是加上Few-shot Prompting（給幾首範例詩），它就能比較穩定地模仿。

同樣地，在Gemma上，好的Prompt可以把它的潛力發揮到最大，
例如指定「請用小學生能懂的方式解釋」或「請用條列整理」，輸出就會更貼近需求。

到目前為止，我會把兩者的關係這樣看待：
模型大小=底子（知識量、語言能力）
Prompt設計=導演（引導它走對的方向）
就像一個演員：
演員本身有沒有實力，當然很重要；
但導演（Prompt）的指令對了，才能演出符合劇情的效果。

所以回到今天的問題：
模型大小 vs Prompt設計，哪個更重要？
我的答案是——兩者缺一不可。