🐹倉鼠週報01：AI 佔據了我們的生活，準備好接受它了嗎
本週介紹介紹 3 個工具及資源，並附上 3 個值得思考的案例洞察。
你好我是阿魁，
本週 Bing 重重給了 Google 幾拳，Google 自己也失誤導致股價暴跌，但長久看來 Google 的競爭力還是在，未來幾週先看兩邊的 chat 功能會有什麼各自優勢吧！
🛠️ 本週 AI 工具 & 資源
1. Perplxity：ChatGPT 的功能，最新的資料
大部分人都知道 Bing 要把 ChatGPT 用到搜尋引擎上，如果有興趣試用看看的人可以玩玩 Perplexity 。
Perplexity 這個搜尋引擎是透過 GPT-3 的 api 建立的搜尋引擎，但它抓取的是網路上新的資訊來源。
未來相信不管是 Bing 還是 Google，生成答案時必定會付上資料來源，增加使用者信任度。
有時候面對新領域的東西，我會快速用 Perplexity 了解相關內容，然後再參考它提供的相關資料。
Perplexity: https://www.perplexity.ai
2. HUMATA：論文提問工具
該工具可以上傳長達 60 頁的 pdf，然後透過提問的方式了解論文的內容。
剛好最近常常又會有演算法更新的論文，篇幅不會太長適合用這個查看。
推薦一篇論文給大家嘗試《ChatGPT 可以獲得華盛頓商學院 MBA 學位嗎》：https://mackinstitute.wharton.upenn.edu/wp-content/uploads/2023/01/Christian-Terwiesch-Chat-GTP.pdf
3. ChatGPT 咒語書
如果有在用 ChatGPT 或是 MidJourney 的人應該知道，prompt 是與 AI 溝通最重要的工具。
那如果剛開始接觸 AI 工具的朋友也沒關係，國外有網友整理了一些不錯的 prompt，讓你可以用好的咒語變出好的成果。
我最近很愛用 ChatGPT 寫程式，蠻推薦大家寫程式來解決工作中遇到的問題。這裡分享一個我今天從王樹義老師那學來的好咒語。
程式寫完也測試過沒問題，但想讓別人用 ChatGPT 生成一樣功能的程式碼怎麼做？
summarize a prompt for the current code
你就會看到自己打的好幾段話，直接被總結了
prompt 集合： https://quickref.me/chatgpt
請 ChatGPT 總結整個產出的 prompt，再從這個精簡後的 prompt 學習如何下更好的 prompt，自我反饋學習 prompt。
👀 重要洞察 & 思考
1. 房間裡的天才，如何用好 prompt
Prompt（提示詞）：就是我們給 AI 工具的輸入（input）、提問的字句
▎為什麼我AI都用不好
用過 ChatGPT 的人都會驚嘆它回答問題的能力，卻也有一部分人覺得它回答不出什麼好答案。
不止 ChatGPT，MidJourney（Text-to-Image）也是，有些人怎麼給 prompt 就是跑不出自己想要的圖。
明明 AI 那麼強大為什麼我們就是弄不出想要的東西？『因為 prompt 用的太差。』
因此國外有人提出了『房間裡的天才』來比喻人、 prompt 以及 AI。
▎房間裡的天才
AI 有非常強大的能力，我們在這做一個想像：
『AI 是一個被關在小房間的天才，他不理解你的任何東西，他只能從門縫接收你給他的小紙條，紙條上寫著你要問他的問題。』
所以當你今天給的小紙條，內容（條件）非常模糊時，它能給你的回應就非常有限，這邊直接對比兩個小紙條給大家看差異：
推薦一間台南在地酒吧
我在 228 連假要與 3~4 位朋友敘舊，這些朋友很久不見了我們可能會聊很久，希望找可以久坐、也能點餐（最好有炸物），但離火車站不要太遠，請幫我推薦 2~4 間適合的酒吧
現在應該可以很明顯感受差異，當你把這兩張紙條給 AI 時，哪張紙條可以得到更好的答案。
連人都能針對第二張紙條給出更好的回應了，何況是 AI。
▎關鍵是脈絡（Context）
脈絡包含了背景知識、特定條件、環境變數等因素，所以一旦你給的脈絡越清晰，得到的答案就能越準確。
讀者也能用另一種方式理解 AI：『告知訊息時把它當做一名小學生，但獲得答案時可以期待他是一名博士。』
就像費曼學習法，要真的熟悉一項事物，必須講到小學生都能明白，其中最重要關鍵就是脈絡，問問題亦同。
所以多多練習問問題的脈絡描述，以及多參考別人用 prompt 的方式，未來向 AI 求助時能獲得更好的答案。
▎資源
『房間裡的天才』來源：
如何學習 prompt：
Awesome ChatGPT Prompts：
2. 那些說自己是用 ChatGPT 的工具都是，都是假的！
直接破題：所有市面上說自己用 ChatGPT 的工具，都是建立在 GPT-3 的模型上
ChatGPT 只能從他們官網上使用： https://chat.openai.com
.
GPT-3 是 OpenAI 建立的大型語言模型（LLM），在 2020 年 6 月發佈及開放 api。
進化過程是這樣的：GPT-3 → GPT-3.5 → ChatGPT
但 ChatGPT 只有對話介面，並沒有開放 api
所以以後再看到有人仗著自己是串 ChatGPT 時你就知道了：假的！
圖片來源：
p.s. 原本想說順便提到模型怎麼演變、數據怎麼訓練，但寫一寫發現這樣不但會模糊主題，還會可能讓人看不懂在寫什麼（沒有多張圖片較難解釋清楚），所以對模型演變有興趣的可以留言，未來再來寫個。
3. Bing 在下一盤大棋，但僅僅只是開始
昨天微軟在流覽器的發布會中用了一個很猛的功能，CMO 開了一個 15 頁的 pdf 財務報表，然後打開瀏覽器側欄的 chat。
請 AI 總結關鍵重點，並與 Lululemon Q3 財報做比較，然後就出現了一個含有收入、成長、庫存的表格。
太強大了這個，可以取代掉多少人力.....
微軟這次的佈局感受非常深刻，而 Google 持續翻車中。
雖然這一波機會微軟有機會獲得一定的搜尋引擎及瀏覽器市場佔額，但：
Bing 現在在搜尋上仍不及 Google，也許現在因 ChatGPT 搶到了一部分使用者，但若 Google 的 AI Chat 功能發展完善，使用者將回到 Google，這裡比拚的是誰同時將兩項技術發展完全。
其次是瀏覽器內建的 Chat 非常厲害沒錯，但若 ChatGPT 未來開放 api 了，勢必被其它瀏覽器納入底下，微軟瀏覽器的優勢就較難看見。不過瀏覽器是用上了就不會輕易換的工具（但我現在用的是 Arc），未來使用者要換瀏覽器還是有替換成本在的。
AI Chat 已經成為一種剛性需求及必帶工具了
完整影片：
有什麼回饋歡迎留言，或是甚麼有興趣的主題，隨時告訴我！