本 Podcast 節目內容源自「Hung-yi Lee」頻道生成式 AI 系列影片，深入探索大型語言模型（LLM）奧秘。從 LLM 核心的文字接龍機制講起，剖析其處理長文本時因注意力機制計算量難題，以及學界在加速計算與突破文本長度限制上的研究進展；解讀 LLM 可解釋性，透過分析注意力機制與嵌入向量，揭開模型判斷邏輯，展現其跨語言學習天賦。​同時，定義生成式 AI 本質，點明文字接龍在 LLM 中的關鍵地位，闡述其從單一工具到 “工具人” 的蛻變，探討評估通用能力的難點與指令引導策略；分享提升 LLM 表現的實用技巧，如提供更多資訊、運用 “神奇咒語” 及 Chain-of-Thought 等推理方法。​此外，節目還探討 LLM 間合作策略與優化方式，詳述預訓練、指令微調、人類回饋強化學習（RLHF）三大訓練階段；對比 RLHF 與指令微調優勢，展望 AI 回饋趨勢；講解基於 LLM 的 AI Agent 如何思考、規劃與學習，適應複雜任務。無論是 AI 初學者還是進階愛好者，都能從中有所收穫。