指令工程
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本文分享如何透過系統性學習線上免費的生成式 AI 課程，將 AI 從點狀的直覺操作，轉化為強大的組織賦能工具。作者分享如何「拆解黑盒子」建立數位直覺，理解 AI 底層架構，並運用 PMI 的「翻轉詰問法」與「指令評估架構」等心法，讓 AI 成為能提出反向提問、確保產出品質的「虛擬特助」。
第30天：提示壓縮 (Prompt Compression)
想像一個日常用戶與 AI的對話場景，用戶一口氣輸入一大篇長文/資訊/對話...etc.加上需求，希望得到解答。
按照我們已經算是相當熟悉的工作流程，應用程式在收到完整長篇內容後，會直接與任務需求打包成一個巨大的 Prompt，直接發送
第27天：基準測試 (Benchmarking) 的概念與實踐
我們已經充分理解 Prompt 是一個奠基於語意的指令，所以要讓 LLM 能生成符於預期的結果是相對困難且複雜的。而 Prompt engineering 所做的諸多努力，正是在使「LLM 總是可以生成符於預期的結果」這件事可以發生。
