AI 玩家 22 個必學單字

再也不怕看不懂行話!

這份清單將複雜的 AI 術語用最簡單的白話文解釋,幫助你輕鬆踏入 AI 的世界。

▋ 等級一:踏入 AI 的世界 (目標:聽懂趨勢,跟上話題)

1. LLM (大型語言模型)

白話:所有 AI 對話工具 (如 ChatGPT) 背後的那顆「超級大腦」。

2. 生成式 AI (Generative AI)

白話:能「創造」新東西的 AI,包括文字、圖片、音樂,甚至是影片。

3. 提示詞 (Prompt)

白話:對 AI 下達的「指令」或「咒語」。就算是「你好」、「謝謝」、「請幫我...」也算數!

4. 幻覺 (Hallucination)

白話:AI 一本正經地胡說八道、捏造事實。但他不知道自己在幻覺,當你覺得他在公三小時,那就是幻覺。

5. 多模態 (Multimodality)

白話:只要AI能讀懂文字以外的內容,像圖片、影片、聲音...等,就能稱為多模態。

6. 上下文 (Context)

白話:AI 在一次對話中的「短期記憶」。開新視窗,它就失憶。

▋ 等級二:朝 AI 玩家前進 (目標:開始用 AI 解決問題,提升生活品質)

7. API (應用程式介面)

白話:讓不同軟體互相溝通的「通用插座」。

8. API 金鑰 (API Key)

白話:用來使用特定 API 服務的鑰匙,也是付錢的憑證。

9. Token (權杖/詞元)

白話:跟 AI 對話要消耗的代幣,對話越長,用得越多。

10. OCR (光學字元辨識)

白話:讓電腦能「讀懂」圖片裡文字的技術。

11. 工作流自動化 (Workflow Automation)

白話:設定好一套流程,讓不同工具像工廠產線一樣,自動完成一系列任務。

12. 微調 (Fine-tuning)

白話:拿你自己的資料,把一個通才 AI 訓練成專家的過程。

13. 擴散模型 (Diffusion Model)

白話:主流 AI 繪圖工具背後的技術,把一張模糊的圖還原成想要的畫作。

14. 提示詞工程 (Prompt Engineering)

白話:針對目標用途特別設計提示詞,提升 AI 回應準確性,降低幻覺和失誤率。

15. 上下文工程 (Context Engineering)

白話:提示詞工程的進階版本,旨在用巧妙設計的上下文,提升 AI 的產出結果,降低幻覺。

▋ 等級三:我要成為 AI 訓練大師 (目標:理解底層架構,打造客製化系統)

16. 向量資料庫 (Vector Database)

白話:一種專門存放「語意」的數據資料庫,把意思相近的資料放在一起,方便檢索。

17. 嵌入 (Embeddings)

白話:把文字、圖片等資料,翻譯成向量資料庫能看懂的「數字座標」的過程。

18. RAG (檢索增強生成)

白話:命令 AI 回答問題時,只能參考你指定的「資料來源」,不准亂編。

19. Transformer

白話:當今幾乎所有強大 LLM 的底層核心架構。一個極其聰明的「閱讀理解大師」。

20. 本地化大型語言模型 (Local LLM)

白話:在你自己的電腦上運行 LLM,確保最高的資料隱私。

21. MCP (模型上下文協議 / Model Context Protocol)

白話:AI 的「通用接口」或「USB-C」。一個讓不同 AI 模型,能用相同標準連接外部工具和資料的開放協議。

22. Agent (代理人)

白話:能自主思考、規劃、並使用工具去完成複雜目標的「AI 專案經理」。