語言模型,是自然語言處理(Natural Language Processing;NLP)不可或缺的關鍵,也是AI人工智慧理解文本、生成內容、語音辨識、情感分析等重要依據,經由大規模文本學習來掌握語法、語意、上下文關聯性等語言特徵,進而產生類似人類的自然語言。然而,模型也可能因為數據偏差或失真,導致產生錯誤或不當資訊,甚至在處理敏感數據時更有資安風險存在。因此,儘管生成式AI當紅,但語言模型的開發和部署還是得小心謹慎,以確保輸出結果準確、穩定及可靠。
【產學政研連線】當前,生成式AI引發全球巨大創新熱潮,據Expert.ai調查,78%企業意識到要有效地訓練企業專用GPT是重大工程;Build Your Own GPT(BYOG)成為企業面臨的全新挑戰。
資策會軟體院11月2日舉辦的「1st STI TECH DAY」,係以「前瞻趨勢與新興生態佈局」為題,聚集產學研專家共同探討產業趨勢與新興生態發展。同時,繼8月份推出「2023企業應具備的AI素養-生成式AI導入指引」後,再以軟體開發為基礎,發表「生成式AI輔助之軟體開發指引」,分享BYOG顧問服務。資策會軟體院觀察到各產業對AI應用的需求,與業者共同定義AIGC發展策略。這項活動也展示成果,透過產學研觀點分享,展現豐沛的BYOG能量與成果。
AI 133 Lab作為生成式AI生態系的關鍵角色,資策會軟體院蒙以亨代院長表示,除了與台灣微軟、台智雲等多家產業,建立夥伴關係協同合作,在醫材、資訊電子、金融進行示範案例,也將協助中華軟協規劃相關教育訓練計畫。不僅如此,軟體院未來也將透過制定生成式AI軟體基盤與共通架構,使資服業者能在安全的環境發展應用,企業需求端也能快速地找到合適的解決方案。
工研院服務系統科技中心鄭仁傑執行長表示,工研院持續以科技力支持藝術文化產業前進,搭上現在當紅的生成式AI,再次讓科技與藝術有不一樣的結合。這次工研院與余曉怡合作,將GAI文生圖(Text to Image)實際應用到音樂表演現場,主要可分為兩個部分,1是在前台設置透明投影螢幕,讓她的虛擬分身,透過大量照片訓練後,由AI生成專屬於她且像她的虛擬模型,搭配GAI語音轉動畫自動生成與工研院前瞻計畫的語音風格轉化技術,只要提供文稿或1段語音,虛擬偶像便會以各種不同的造型和聲音,呈現多樣的風貌,提供觀眾更豐富的視覺享受。
【產學政研連線】面對生成式AI技術爆發性的發展,GPT(生成式預訓練模型;Generative Pre-trained Transformer)徹底顛覆軟體開發與AI使用方式。據Expert.ai調查,在資料安全與服務體驗等考量因素下,已有37%的企業考慮建立專用的GPT(LLM,Large Language Model 大型語言模型),然而同時有78%企業意識到,要有效地訓練1個企業專用GPT(LLM)是1項重大工程,於是Build Your Own GPT(BYOG)成為企業面臨的新挑戰。