隨著人工智慧（AI）的快速發展，生成式AI已成為各行各業數位轉型的重要推動力。無論是自動化內容創作、智能客服，還是產品設計優化，生成式AI都展現了驚人的潛力。不僅如此，近期在中國大陸新推出的「DeepSeek」，更跌破全球的眼鏡，用較低的成本訓練出生成式AI。
然而，企業在導入生成式AI時，仍然面臨諸多挑戰，例如昂貴的運算資源需求、模型訓練的效率與成本管理等。透過雲端技術，這些問題可望獲得有效解決。今天博弘雲端要帶您掌握生成式AI背後的秘辛，究竟大型模型是如何訓練出來的。
什麼是生成式AI訓練？
生成式AI（Generative AI）指的是透過機器學習模型，根據輸入的資料產生新內容的技術，例如ChatGPT、DALL·E等知名AI應用。這些模型主要依賴深度學習技術，如Transformer架構，來進行大量的資料訓練，並透過強化學習等方式提升內容的準確性與創造力。
我們現在在日常工作與生活當中所使用的AI應用工具，像是ChatGPT也好，背後採用的就是GPT-4o 自主訓練的大型語言模型。而這也讓人好奇，生成式AI模型的訓練過程是什麼？從技術層面來看，通常包括以下幾個階段：
- 資料收集與預處理：首先，收集大量的文本、影像或音訊數據，並進行標準化與清理，確保數據品質。
- 模型架構選擇：根據應用需求選擇適合的神經網路架構，如Transformer、GANs（生成對抗網路）或變分自動編碼器（VAE）。
- 初始訓練：利用雲端GPU或TPU計算資源，透過大量的計算迭代更新模型權重，使其能夠從數據中學習模式。
- 微調（Fine-tuning）：針對特定應用領域，使用領域專屬數據進行微調，以提升模型的準確性與適應性。
- 模型評估與優化：透過測試數據集評估模型效能，並使用技術如蒸餾學習（Knowledge Distillation）或量化（Quantization）來提升效能與降低計算成本。
如何運用AWS技術實現生成式AI訓練？
而想要訓練AI模型，其實AWS提供了一系列適用於生成式AI訓練的雲端服務，幫助企業在有限的資源下高效完成模型開發與部署：
- Amazon SageMaker：提供完整的機器學習訓練與部署平台，支援大規模深度學習模型的訓練與微調。
- AWS Trainium：專為機器學習訓練設計的加速晶片，相較於傳統GPU，Trainium可以降低成本並提升訓練效能。
- Amazon EC2 P4/P5 實例：搭載NVIDIA A100或H100 GPU，適用於高效能計算需求，確保模型訓練過程能夠快速完成。
- AWS Lambda 與 API Gateway：適用於輕量級的AI應用，允許企業以伺服器無需管理的方式提供生成式AI服務。
透過AWS的雲端基礎架構，企業可以降低硬體成本，並利用彈性計算資源，確保生成式AI模型的訓練與推理過程更高效。
生成式AI訓練中會遇到哪些挑戰？
生成式AI帶來諸多可能性，且隨著雲端科技的便利性大增，企業在AI應用程式的發展上更能夠根據組織內部的需求打造出來。但我們也發現到，企業在導入生成式AI技術時仍需面對多重挑戰，包括：
- 計算資源需求龐大：訓練大型AI模型需要高效能計算資源，若企業自行架設硬體，成本極高且擴展性有限。
- 資料隱私與安全性：生成式AI訓練過程涉及大量數據，如何確保敏感資訊不外洩，並符合GDPR、ISO 27001等國際標準，是企業關注的重點。
- 成本管理困難：訓練AI模型需要反覆試驗與調整，若計算資源分配不當，可能導致高額運營成本。
- 模型表現與偏誤問題：AI模型可能會產生偏見或不準確的結果，企業必須進行嚴格的模型評估與監管。
儘管在AWS的解決方案如SageMaker可協助企業優化計算資源，但是企業內部並未有完善的生成式AI技術專家時，碰到雲端資源上的設定與生成式AI的訓練該如何是好？
博弘雲端生成式AI解決方案，提升企業AI應用
有鑑於此，為了全面擴展企業在生成式AI時代的應用，博弘雲端的生成式AI解決方案服務，加速企業的日常工作流程，提升效率。試著想像，人工客服轉交由自動回覆機器人來進行，可以強化服務客戶的量能，以及資訊的精準度。博弘雲端的生成式AI解決方案，有五大特色：
- 智能知識管理搜尋：企業常見的痛點，莫過於資料四散各地和資料孤島，透過博弘雲端的生成式AI技術，簡單與 AI 對話便可以快速檢索企業內部資訊，大大提高工作效率。
- 即時多語翻譯：經營跨國生意的企業最常遇到語系不同的難處，博弘雲端的生成式AI提供即時多語翻譯，讓語系轉換順暢，拓及到各國的客戶。
- 代碼生成優化：工程師的日常工作當中，最需要花上專業技術的部分在於產出代碼與檢視專案中代碼的正確性。然而隨著生成式AI的技術普及，讓代碼生成的效率提升之外，更可以讓工程師團隊專注在產品開發，加速產品佈署。
上述的三個應用場景，博弘雲端先前更與知名客大型零售品牌合作，提升消費者的智慧購物體驗。透過智能客服與購物小助手的對話，優化消費者在網站介面上的購物流程，讓引導購物轉換提升成交效益。
隨著生成式AI的蓬勃發展，不少台灣的企業已經從觀望階段到概念驗證，紛紛想要打造專屬於自己的應用。不僅如此，AWS最新資料中心Taipei Region也將在2025上半年落成，屆時若有生成式AI相關的需求，對於資料在地化和加速運算有絕佳優勢。您也對生成式AI的訓練和應用感到好奇嗎？博弘雲端的專業顧問將根據您的企業需求，提供最完善的生成式AI訓練解決方案！
