Generative AI glossary

生成式 AI（Generative AI, GAI）相關詞彙

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A

• APA 代理自動化 (Agentic Process Automation) 「是一種利用大型語言模型（LLM）代理進行高級自動化的新範式。傳統的機器人流程自動化（RPA）在處理需要人類智慧的任務時存在局限性，特別是在工作流程建立和動態決策方面。APA利用LLM代理來建立和執行工作流程，從而減少人類勞動。例如，ProAgent 是一個基於LLM的代理，能夠根據人類指令建立工作流程並進行複雜決策。APA技術與工具學習、流程挖掘等領域有關，並且對自動化偏見和人類勞動的意義具有潛力和機會。」來源：[2311.10751 ProAgent: From Robotic Process Automation to Agentic Process Automation])

G

• Generative AI (GenAI, 生成式人工智慧)：「是一種人工智慧系統，能夠產生文字、圖像或其他媒體以回應提示工程，比如 ChatGPT。產生模型學習輸入數據的模式和結構，然後產生與訓練數據相似但具有一定程度新穎性的新內容，而不僅僅是分類或預測數據。」(資料來源：維基百科)

H

• Hallucinate (機器幻覺)：「廣泛使用來指稱ChatGPT 等所犯的系統錯誤，展示了我們對待和擬人化人工智慧的思考方式。然而，不準確或誤導性資訊長期以來一直存在於我們身邊，無論是謠言、宣傳還是『假新聞』的形式。」(Henry Shevlin)。

P

• Pretraining (預訓練)：「在機器學習模型正式針對特定任務進行微調之前，先以大規模、通用型資料集進行初始訓練的過程。」(moveworks, n.d.)

• prompt engineering (提示工程)：「提示工程」是反覆迭代的過程，透過撰寫提示詞 (prompt) 並評估模型的生成結果，來獲得您想要的結果。寫結構良好的提示是確保大型語言模型提供準確、高品質的關鍵。以下是幾種可用於最佳化生成結果的常見技巧：(1) 零樣本提示（Zero-shot prompting）：在不提供任何範例的情況下提示詞，完全依賴模型既有的知識。(2) 單一樣本提示（One-shot prompting）：在提示詞中提供一個範例，引導模型的回覆方向。(3) 少數樣本提示（Few-shot prompting）：在提示詞中提供多個範例，以符合您要求的模式或任務。」(Google, n.d.)

S

• AI Sycophancy（AI 諂媚）：「模型在預訓練階段即呈現出迎合使用者立場的傾向，而『基於人類回饋的強化學習』(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) 可能進一步放大此行為。由於偏好模型往往將『與使用者觀點一致』視為高品質回應，模型因此更可能選擇迎合而非糾正，即使使用者的立場並不正確。」(Sharma et al., 2025)

T

• Temperature 溫度：「溫度是自然語言處理模型中的參數，用於增加或減少模型對其最可能的反應的『信心』。較高的溫度使模型更有『創造性』，這在生成文章等方面可能很有用。較低的溫度使模型更加『自信』，這在回答問題等應用中很有用。」 (comments)

延伸閱讀

1. Generative AI / OpenAI 詞彙對照表. 本篇文章提供 Generative AI 領域常用的詞彙對照表，內容翻譯自… | by Liang-Bin Hsueh aka hlb | Medium
2. Generative AI glossary  |  Google Cloud Documentation