LLM 交戰守則 1. AI 不是只有 LLM 2. LLM 會錯，取決於應用 3. LLM 的弱點：邏輯、數數、輸出一制性 4. 我懷疑 LLM 甚至還不能理解問題 5. LLM 不是自動化工具，是偽人類。是人就是會錯（這點非常多人誤解） 6. 既然是偽人類，別妄想他會通靈，把他當同事，把問題描述清楚 7. 要確定性的輸出，一定是演算法、非生成式 AI 8. Context size 限制還是一個已知問題，不要幻想 RAG、Fine-tune 能解決長文 Attention 失焦問題。一定要從 FM 的 Attention、Transformer 改善 9. 何謂生成？就是高中國文老師改作文改到生氣，學生還以為自己這次可以拿滿級分。也是在理科運算式出錯，答案卻還是正確的 (高中數學不會就猜 0、1，高機率猜對)，或是過程正確，答案抄錯 （眼殘)。 10. 從 3、4、7、8 來看 LLM 只是個強大的 Token 分類器，依照機率行事 11. 建議 User 一定要受過 LLM 通識訓練，確保明白以上幾點