# AITerms.tw - AI 術語詞典

> 台灣第一個結構化的 AI 術語詞典，涵蓋 5 個 AI 術語定義、
> 10 道 iPAS 模擬題，以及完整考試趨勢分析。
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## 核心術語（依重要度排序）
- [Transformer（Transformer）](/terms/transformer.md): Transformer 是一種基於自注意力機制（Self-Attention）的深度學習架構，能平行處理序列資料，是 GPT、BERT 等大型語言模型的核心基礎。
- [大型語言模型（Large Language Model (LLM)）](/terms/large-language-model.md): 大型語言模型（LLM）是透過海量文本資料訓練的深度學習模型，具備理解與生成自然語言的能力，參數量通常達數十億至數兆規模。
- [注意力機制（Attention Mechanism）](/terms/attention-mechanism.md): 注意力機制是一種讓模型在處理序列資料時，自動聚焦於輸入中最相關部分的計算方法，是 Transformer 架構的核心運算單元。
- [微調（Fine-tuning）](/terms/fine-tuning.md): 微調是在預訓練模型的基礎上，使用特定領域或任務的資料進行額外訓練，使模型在目標任務上達到更好表現的技術。
- [檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation (RAG)）](/terms/retrieval-augmented-generation.md): RAG 是一種結合資訊檢索與文本生成的技術框架，讓大型語言模型能即時查詢外部知識庫，產出更準確、可溯源的回答。

## 深度解說
- [什麼是 Transformer？](/learning/what-is-transformer): 深入了解 Transformer 的運作原理與應用場景
- [什麼是 大型語言模型？](/learning/what-is-large-language-model): 深入了解 大型語言模型 的運作原理與應用場景
- [什麼是 注意力機制？](/learning/what-is-attention-mechanism): 深入了解 注意力機制 的運作原理與應用場景
- [什麼是 微調？](/learning/what-is-fine-tuning): 深入了解 微調 的運作原理與應用場景
- [什麼是 檢索增強生成？](/learning/what-is-retrieval-augmented-generation): 深入了解 檢索增強生成 的運作原理與應用場景

## iPAS 備考
- [iPAS AI 應用規劃師考試攻略](/ipas/guide/ipas-exam-strategy): 完整的 iPAS AI 應用規劃師備考策略，涵蓋考試重點、準備方向和應試技巧。

## 模擬測驗
- [AI 基礎概念模擬測驗](/ipas/quiz/quiz-1): 涵蓋 Transformer、LLM、注意力機制等核心 AI 術語的基礎模擬測驗，共 10 題。

## 關於本站
AITerms.tw 由林思翰（Hans Lin）建立。Hans 為 Group.G 文化科技 AI 導演、
實踐大學兼任客座助理教授、AIGC 藝創聯盟（50,000+ 成員）創辦人，
具十年以上 AI 與數位內容產業經驗。