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Sora 是一種由『資料驅動的物理引擎』，其底層是一個端到端的 Diffusion Transformer Model，它可以直接將文字或圖片輸入轉化成影片像素輸出。通過對大量影片數據的梯度下降學習，Sora 在神經網絡的參數中隱性的學習到了一個物理引擎該有的運作方式。
通過有效的品牌定位和創新的市場策略，即便是在一個充滿同質化產品的市場中，也能創造出顯著的市場價值和用戶認同。對於 AI 新創來說，這意味著創辦人思維高度必須要著需要超越技術本身，深入挖掘使用者需求（特定利基市場）和市場趨勢，並通過獨特的品牌故事和用戶體驗來吸引和留住用戶。
Retrieval-Augmented Generation（RAG）與其說是一項技術，我認為稱它是某種一系列方法論的集合名詞或許更為適切，他的核心精神是通過從外部來源獲取事實與即時資訊來提高生成式 AI 模型在進行推論時的準確性和可靠性。
在 Transformer 架構和 GPT 模型中，超參數是在訓練模型之前設定的參數，它們控制著模型的結構（如層數、隱藏單元的大小等）和訓練過程（如學習率、批次大小等）。這些參數不會在學習過程中被模型自動調整，而是需要由研究人員或開發人員事先決定。例如，在 GPT 模型中，超參數可以包括編碼層的數量、每個層中的注意力頭數量、學習率等。
關於 RAG（檢索增強生成）這個用來強化 LLM 推論品質的方法論是個非常熱門的議題，網路上已經有無數篇文章與論文在討論這主題，這篇會是我們一個新系列文章的開頭，先系統性的整理在實踐 RAG 時會遇到的主要失敗點，進而從如何一一克服這些問題來展開我們的系列文章。
在探索完 OpenAI 的「提示詞工程」最佳實務後，本篇文章將聚焦於 Google 的 Gemini 提供的官方「提示詞工程」建議。雖然兩者的基礎原則相似，但由於系統設計上的差異，為完善本系列並便於未來跨系統比較，我們將深入解析一下 Gemini 是否有其獨有的見解。
當一項新技術出現時，大家往往會對他如何用在增強既有任務上所產生讀影響更為關注，畢竟，這些改善是立即可見且容易理解的。然而，隨著時間的推移，如何用它來推動文明的邊界，也就是創造先前不可能的事物卻往往對世界產生更深遠的影響。然而，綜觀歷史，推動時代巨輪的關鍵軸承永遠都是來自後者。
如同文章的標題，這會是一篇持續更新的貼文，應該會持續十篇貼文的測試，嘗試去比較導外連結放置在貼文本體以及不放置在貼文本體時臉書所給予的使用者觸及量。
這篇文章的主要目標是在分享 GA4 的 Traffic Acquisition 中幾個主要需要理解的知識點，包含什麼是 Default Channel Group 跟 Custom Channel Group 以及 GA4 如何透過規則將流量分群。
這是 OpenAI 所提供的六大提示詞工程策略的筆記，文章中我除了會逐條的寫下自己針對每一條建議策略的實驗心得與筆記之外，我也會補充一些我常用的提示詞技巧在文章內。
從這一篇文章開始，我們將持續的分享 SEO 以及網站流量分析的系列文章，這不僅支持我們的 SEO 和 內容策略，也是我們 GenAI Ops 中關鍵數據的來源。透過這些分析，我們旨在改善與消費者的溝通，並體現我們對開放組織文化的承諾。
Llama 2 官方文件中的提示工程建議：從明確指示到角色提示，再到自我一致性與檢索增強，讓略懂的我為你揭示如何精進提示詞工程進而提升 LLM 的推論品質。
