駕馭AI模型：實用指南

人工智慧模型正以前所未有的速度擴散，其影響力遠遠超出了新聞頭條和社交媒體上常見的知名名稱。如今，人工智慧領域充斥著數百種模型，涵蓋了開源專案、專有系統，以及來自 Gemini、Claude、OpenAI、Grok 和 Deepseek 等科技巨頭的產品。這些模型的本質是經過大量資料集精心訓練的神經網路，使其能夠識別複雜的模式。當前時代提供了一個獨特的機會，可以利用這些進展來實現各種目的，從商業應用到個人助理和創意增強。本指南旨在為人工智慧領域的新手提供基礎知識，使他們能夠有效地利用這項技術。目標是讓使用者使用人工智慧進行構建，而不僅僅是基於人工智慧進行構建，重點是理解基本概念、實際應用以及評估準確性的方法。

本指南將涵蓋以下關鍵方面：

• 人工智慧模型的分類
• 將模型與特定任務相匹配
• 理解模型命名慣例
• 評估模型準確性效能
• 利用基準參考

務必認識到，並不存在一個能夠處理所有可以想像的任務的通用人工智慧模型。相反，不同的模型是為特定應用量身定制的。

人工智慧模型的分類

人工智慧模型可以大致分為四個主要類別：

• 純語言處理（通用）
• 生成式（圖像、影片、音訊、文本、程式碼）
• 判別式（電腦視覺、文本分析）
• 強化學習

雖然許多模型專注於單一類別，但其他模型則表現出不同程度準確性的多模態能力。每個模型都經過特定資料集的訓練，使其能夠執行與其已接觸的資料相關的任務。以下列表概述了與每個類別相關的常見任務。

純語言處理

此類別側重於使電腦能夠使用token化和統計模型來解釋、理解和生成人類語言。聊天機器人是一個典型的例子，ChatGPT是 ‘生成式預訓練轉換器’ 的縮寫，是一個著名的例子。這些模型中的大多數都基於預先訓練的轉換器架構。這些模型擅長理解人類語言中的上下文、細微差別和微妙之處，使其非常適合需要自然語言互動的應用。它們可用於以下任務：

• 情感分析： 確定一段文字的情緒基調，這對於理解客戶回饋或評估公眾輿論很有用。
• 文本摘要： 將大量文本濃縮成更短、更易於管理的摘要，從而節省資訊處理的時間和精力。
• 機器翻譯： 自動將文本從一種語言翻譯成另一種語言，從而促進跨語言障礙的溝通。
• 問題解答： 提供以自然語言提出的問題的答案，使使用者能夠快速輕鬆地訪問資訊。
• 內容生成： 建立原始文本內容，例如文章、部落格文章或社交媒體更新。

純語言處理模型背後的底層技術涉及分析語言結構和含義的複雜演算法。這些演算法從大量的文本和程式碼資料集中學習，使它們能夠識別單字和短語之間的模式和關係。然後，模型使用這些知識來生成新文本或理解現有文本的含義。

生成式模型

生成式模型，包括生成圖像、影片、音訊、文本和程式碼的模型，通常使用生成式對抗網路 (GAN)。 GAN 由兩個子模型組成：生成器和判別器。這些模型可以根據它們所訓練的大量資料產生逼真的圖像、音訊、文本和程式碼。穩定擴散是一種用於生成圖像和影片的常用技術。這些模型可用於：

• 圖像生成： 從文本描述或其他輸入建立逼真或藝術性的圖像。
• 影片生成： 從文本提示或其他輸入產生短片。
• 音訊生成： 從文本描述或其他輸入生成音樂、語音或其他類型的音訊。
• 文本生成： 建立原始文本內容，例如詩歌、腳本或程式碼。
• 程式碼生成： 從所需功能的自然語言描述自動生成程式碼。

GAN 中的生成器子模型負責建立新的資料樣本，而判別器子模型嘗試區分真實資料樣本和生成器生成的資料樣本。這兩個子模型以對抗方式進行訓練，生成器試圖欺騙判別器，而判別器試圖正確識別真實資料樣本。這個過程導致生成器越來越能夠產生逼真的資料樣本。

判別式模型

判別式模型，用於電腦視覺和文本分析，使用旨在從資料集中學習不同類別以進行決策的演算法。範例包括情感分析、光學字元識別 (OCR) 和圖像分類。這些模型旨在區分不同類別的資料，使其適用於廣泛的應用。它們可用於：

• 圖像分類： 識別圖像中存在的物件或場景。
• 物件檢測： 在圖像或影片中定位和識別特定物件。
• 情感分析： 確定一段文字的情緒基調。
• 光學字元識別 (OCR)： 將文本圖像轉換為機器可讀的文本。
• 欺詐檢測： 識別欺詐性交易或活動。

判別式模型中使用的演算法學習識別對於區分不同類別資料最重要的特徵。這些特徵可用於建立可以準確分類新資料樣本的模型。

強化學習

強化學習模型使用試錯法和人工輸入來實現以目標為導向的結果，例如在機器人技術、遊戲和自動駕駛中。此方法涉及代理在環境中學習做出決策以最大化獎勵。代理接收獎勵或懲罰形式的回饋，它使用這些回饋來調整其行為。這個過程使代理能夠學習實現其目標的最佳策略。強化學習可用於：

• 機器人技術： 訓練機器人執行複雜的任務，例如行走、抓取物體或導航環境。
• 遊戲： 開發可以在高水準上玩遊戲的人工智慧代理。
• 自動駕駛： 訓練自動駕駛汽車導航道路並避開障礙物。
• 資源管理： 最佳化資源的分配，例如能源或頻寬。
• 個人化推薦： 根據使用者過去的行為向使用者提供個人化推薦。

試錯過程使代理能夠探索不同的策略並學習哪些策略最有效。獎勵和懲罰的使用提供回饋，引導代理朝著最佳行為發展。

理解模型命名慣例

一旦您了解了不同類型的人工智慧模型及其各自的任務，下一步就是評估它們的品質和效能。這從理解模型如何命名開始。雖然沒有官方的命名人工智慧模型的慣例，但流行的模型通常有一個簡單的名稱，後跟一個版本號（例如，ChatGPT #、Claude #、Grok #、Gemini #）。

較小的、開源的、特定於任務的模型通常具有更詳細的名稱。這些名稱通常在 huggingface.co 等平台上找到，通常包括組織名稱、模型名稱、參數大小和上下文大小。

以下是一些範例來說明這一點：

MISTRALAI/MISTRAL-SMALL-3.1-24B-INSTRUCT-2053

• Mistralai： 負責開發模型的組織。
• Mistral-small： 模型本身的名稱。
• 3.1： 模型的版本號。
• 24b-instruct： 參數計數，表示該模型在 240 億個資料點上進行了訓練，並且專為遵循指示的任務而設計。
• 2053： 上下文大小或token計數，表示模型一次可以處理的資訊量。

Google/Gemma-3-27b

• Google： 模型背後的組織。
• Gemma： 模型的名稱。
• 3： 版本號。
• 27b： 參數大小，表示該模型在 270 億個資料點上進行了訓練。

關鍵考量

理解命名慣例可以深入了解模型的功能和預期用途。組織名稱表示模型的來源和可信度。模型名稱有助於區分同一組織開發的不同模型。版本號表示開發和改進的程度。參數大小粗略表示模型的複雜性和學習能力。上下文大小決定了模型可以有效處理的輸入長度。

您可能會遇到的其他詳細資訊包括位元中的量化格式。較高的量化格式需要更多的 RAM 和電腦儲存空間才能操作模型。量化格式通常以浮點表示法表示，例如 4、6、8 和 16。其他格式，例如 GPTQ、NF4 和 GGML，表示特定 {硬體} 配置的用法。

• 量化： 這是指降低用於表示模型參數的數字的精度的技術。這可以顯著減小模型的大小和記憶體佔用量，使其更易於部署在資源受限的裝置上。但是，量化也可能導致準確性略有下降。

• 硬體考量： 不同的硬體配置可能更適合不同的量化格式。例如，某些硬體可能針對 4 位量化進行了最佳化，而其他硬體可能更適合 8 位或 16 位量化。

評估模型準確性

雖然關於新模型發布的新聞頭條可能令人興奮，但必須謹慎對待聲稱的效能結果。人工智慧效能領域競爭激烈，公司有時會為了行銷目的而誇大效能數字。評估模型品質更可靠的方法是檢查標準化測試的分數和排行榜。

雖然一些測試聲稱是標準化的，但由於這些系統的 ‘黑箱’ 性質以及涉及的眾多變數，評估人工智慧模型仍然具有挑戰性。最可靠的方法是根據事實和科學來源驗證人工智慧的回應和輸出。

排行榜網站提供具有投票和信賴區間分數的可排序排名，通常以百分比表示。常見的基準包括將問題輸入人工智慧模型並測量其回應的準確性。這些基準包括：

• AI2 Reasoning Challenge (ARC)
• HellaSwag
• MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
• TruthfulQA
• Winogrande
• GSM8K
• HumanEval

基準描述

• AI2 Reasoning Challenge (ARC)： 一組為小學學生設計的 7787 個多項選擇題科學問題。此基準測試模型推理科學概念和解決問題的能力。

• HellaSwag： 一個通過句子完成練習評估常識推理的基準。此基準挑戰模型理解句子的上下文並選擇最合乎邏輯的結尾。

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding)： 此基準測試模型在廣泛的任務中解決問題的能力，需要廣泛的語言理解。這些任務涵蓋了廣泛的主題，包括數學、歷史、科學和法律。

• TruthfulQA： 此基準評估模型的真實性，懲罰虛假陳述並阻止迴避的答案，例如 ‘我不確定’。此基準鼓勵模型提供準確和誠實的回應。

• Winogrande： 一個基於 Winograd 模式的挑戰，具有兩個幾乎相同的句子，它們基於觸發詞而有所不同。此基準測試模型理解含義細微差異和消除歧義的能力。

• GSM8K： 一個包含 8,000 個小學數學問題的資料集。此基準測試模型解決數學問題和執行計算的能力。

• HumanEval： 此基準衡量模型回應 164 個挑戰生成正確 Python 程式碼的能力。此基準測試模型的編碼技能及其理解和實施程式設計概念的能力。

通過仔細檢查這些基準並根據事實來源驗證人工智慧的回應，您可以更準確地了解模型的功能和限制。然後，可以使用此資訊來做出明智的決定，了解哪些模型最適合您的特定需求。