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16.12 2024

大型語言模型(LLM)：突破企業 AI 應用的全新可能

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大型語言模型(LLM)：突破企業 AI 應用的全新可能

AI 的應用百花齊放，正在逐漸改變企業的運作方式，基礎的 AI 技術應用已無法滿足多樣化的業務需求，隨著技術的不斷突破之下，出現了許多新穎的技術與應用，而大型語言模型 (LLM, Large Language Model) 則是推動 AI 應用邁入更高層次的重要技術之一。

LLM 以人工智慧技術為核心，結合自然語言處理的技術，透過海量的文本資料在訓練過程中學習迭代，以建立自身的知識庫，使得 LLM 能夠達到辨識上下文、轉譯並理解人類語言的同時，亦可生成一定品質的文本，大大提升了 AI 應用的價值。

LLM的關鍵能力：多功能、高學習力與跨領域應用的全方位技術

圖1_LLM 多元的能力，大大擴展了 AI 技術的應用層面。資料來源：Spingence 整理製表

LLM 的關鍵能力在於廣泛的全方位能力，例如：

· 多功能性：具備處理多功能任務的能力，不侷限於單一功能，例如文本翻譯、內容摘要、生成內容等等。

· 模型的預訓練：事先在大量文本中學習人類語言的規律，達到更符合邏輯的理解與表達。

· 學習與推理：能夠按照邏輯推理並且提出建議或解決問題。

· 跨領域應用：能適應不同領域的需求，如工業、醫療、金融、教育…等等。

· 自適應性：LLM 不僅能回答特定問題，還能加以應對未見過的問題，從知識庫中搜索資料提出答覆。

· 上下文感知能力：能理解輸入文本的上下文，根據上下文生成連貫的回應，保持答覆的主題一致性。

圖2_跨領域的應用，滿足多種應用場景需求。資料來源：Spingence 整理製表

選擇適合自身需求的 LLM，助力企業提升效益

近期 LLM 技術的發展飛快且多樣性，應用場景的廣泛性也推動了不同類型模型的成長，LLM 的規模通常取決訓練資料集的大小和參數數量而定，目前企業常用的的 LLM 模型主要分為 7B、13B、33B、70B 四種規格。針對不同業務需求，企業可以靈活選擇適合的模型規模，例如 7B 和 13B 較小的模型，由於計算資源較小，更適用於基礎的應用場景，如自動化客戶服務、簡單的文本生成或是初步的數據摘要，這些輕量化的模型適合即時性要求高且資源較為受限的任務。

而 33B 和 70B 較大型的模型，則具備了更強的語意理解和生成能力，適用於複雜度高的任務，如跨領域的應用及研究開發或是技術文件的生成，大型模型能夠好的處理上下文豐富的內容，適合專業領域中的任務。

然而除了模型規模差異之外，LLM 也可依照部署模式分為地端和雲端兩種類型，大家最熟悉的 ChatGPT 作為雲端方案的代表，與偲倢科技開發的 Edgestar 地端方案在特性和應用場景上有明顯的區別。

圖3_地端方案 Edgestar vs. 雲端方案 ChatGPT。資料來源：Spingence 整理製表

地端方案代表 | Edgestar

Edgestar 為專為企業設計的 LLM 軟硬整合方案，以地端的部署方式滿足許多企業對於數據隱私的高標準和本地化的應用需求，主要的特點包括：
· 數據隱私保護：將企業數據完全保存於內部環境中，確保數據安全性。
· 軟硬體整合：整合研華的的伺服器和群聯 aiDAPTIV+ 技術，提升 LLM 穩定度的同時也優化系統的運算效能。
· 靈活性與客製化：偲倢提供 AI Agent Library，企業可依業務的需求選擇合適的應用模塊進行延伸開發，並透過 Fine-Tuning 進行模型微調，更契合使用情境。

雲端方案代表 | ChatGPT

ChatGPT 作為大家熟知的雲端解決方案，充分降低了 LLM 技術的使用門檻，其核心特點為：

· 快速部署：無須購入額外的硬體設備，透過網路的連接即可使用。

· 高擴展性：支援多種語言與領域，輕鬆應對全球化需求。

· 模型迭代：企業直接享有最新版本的 LLM 模型。

個人或是小型企業，適合使用部署快速且成本較低的雲端方案，而中大型企業或是有數據資安考量的企業，則適合選擇地端方案，有效管控資安同時也能讓 LLM 更符合使用場景；各有所長的兩種方案，企業可根據自身技術能力、條件即應用場景進行評估選擇，LLM 強大的語言理解與生成能力，持續在各行各業廣泛應用，進一步協助企業提升效率及競爭力。