新時代趨勢與AI共存（下)

科技正在快速的發展，正顛覆著全世界的發展，融合著我們的生活和工作方式。而大語言模型（Large Language Model，簡稱為 LLM），先進的語言模型擁有驚人的自然語言處理能力，無論是內容創作、問答互動還是翻譯編碼等，都展現了令人矚目的卓越表現，而「語言模型核心技術」更是AI開發商的神秘面紗。

換句話說，我們必須一點一滴的手把手訓練我們的「語言模型」，建立有關於我們的樣本，包括生活資訊、工作產業、作業細則、語言、所屬國家等，當建立的樣本數夠龐大可信度越高，你就會發現你所建立的「語言模型」回應的資訊越來越精確!不再是當初胡說八道的AI語言的模型了。

掌握有效運用 LLM 提高工作效率的技巧與人機協作模式

為掌握有效運用大型語言模型 (LLM) 提高工作效率，真正的關鍵在於給予明確任務定義、為模型提供充分背景資訊，善用其生成初步內容的優勢，由人類提供方向並反覆修正，透過結構化提示引導模型專注於特定目標並產生所需格式，與模型保持即時互動提供回饋以逐步優化輸出，將大型語言模型 (LLM) 生成的部分成果，融入工作流程中並通過持續的互動和回饋，藉以調校模型參數，使其更貼近特定領域和個人工作習慣，如此實現人機緊密協作、充分發揮LLM強大能力、無縫整合工作流程，終極目標是不斷提升工作效率。

 

掌握運用LLM的實用技巧

透過所訓練的「語言模型」給出明確的任務導向累積龐大樣本量，要優化提示品質提高使用LLM 之前，都需要明確自己的目標和需求，並用清晰的自然語言描述作為提示輸入給 LLM 。如果你需要 LLM 幫助產生一篇簡短的新聞導語，就可以這樣提示：「請根據以下新聞內容，為我產生一篇不超過 50 字的引導字語…」並補充新聞內容要點。

結構輸入、分步驟指令將複雜的需求劃分為清晰的步驟，以構造的方式逐一輸入給 LLM，會比單次地把所有要求匯總腦兒輸入，獲得更好的結果。頁時，可以先讓 LLM 產生產品摘要，再產生逐一產生各部分詳細內容，最後人工整合匯總，遠比單次生成整篇效果好。而較為籠統的輸入加上人工修改針對開放性的創作需求，可以輸入主題關鍵字，讓 LLM 自動產生初始草稿，再由人工潤飾、補充細節，即可獲得理想的成品。首先由 LLM 產生框架和主旨觀點，後來由人工檢視並補充論點和實例，合作高品質的評論文章。

互動式遊樂詢問運用 LLM 強大的問答對話能力，以互動式的方式不斷詢問、闡明、挖掘更多有價值的資訊和決策。多循環的對話互動，獲得更深入、更全面的理解與解答。根據使用場景自訂輸出格式，提高難度，要求 LLM 以特定的格式結果輸出，提高易讀性和可操作性。同時，也可用 HTML 標籤格式輸出等，來生成一個又一個的網頁。

實現高效率的人機協作模式

我們將 LLM 作為「助理」或秘書，要善用 LLM 的內容創作、高效理解摘錄、問答交流等能力，必須要增強個人助理補充專業領域的樣本量，當專業領域樣本數量夠龐大時，就可以協助輔助您完成大量瑣碎的文字工作，釋放出更多精力聚焦於高價值的工作內容。

建立人機良好的工作流程將LLM的優勢能力與人工的邏輯判斷、知識、審慎態度相結合，在工作流程的不同階段發揮專業良好效果。而邏輯判斷可做檢視與修改；分析報告中，LLM先產生資料解讀與結論摘要，人工對結果的合理性把關等方式來共同協作。

透過「LLM 賦能」企業營運，LLM 勢必會被廣泛評估行銷、客戶服務、知識管理等營運核心環節，成為賦於企業能夠數位轉型、提升營運效率、優化使用者體驗的重要力量。接著，促進人機的有效溝通培養人員運用自然語言與 LLM 進行清晰溝通的能力，避免在互動過程中產生誤解和偏差，充分發揮人機協作的最大潛力。在細節上，為 LLM的輸出賦予語境，進而提高結果的契合度，並注重人機分工，發揮所長 LLM 擅長處理規模化、重複性的文字任務，而人類則較適合運用創意、批判性思考進行複雜的決策分析與策略制定，為我們減少時間和精力，從而提高整體的工作效率。

人機協作共存的資訊安全

無論是在任務分配、工作流程或人機互動方式上，我們都需要與高效的 LLM 建立多個的協同機制，發揮人機各自的長處，充分釋放合力，方能在標準化時代中保持競爭優勢。

然而，在充分利用 LLM 的同時，我們也必須高度重視相關的資訊安全風險。遭到惡意利用，將可能對企業或是個人造成難以估量的損失，例如在個人資料、公司秘密與工作內容不自覺得輸入查詢。

所以，只有在充分重視 LLM 資訊安全風險的前提之下，結合高效的人機協作模式，我們才能真正發展出大型語言模型所蘊含的巨大價值，在這波浪潮中掌握主動權，贏得可持續發展的續航力。