本土AI大語言模型有哪些優勢？意藍輿情GPT的技術與應用
本期 AI 知識庫亮點
AI大語言模型的核心特點
什麼是大語言模型？
大語言模型的優勢為何？
大型語言模型的優勢在於使用更先進的NLP (Natural Language Processing)，也就是自然語言處理技術。相較於傳統的自然語言處理技術，大型語言模型的優勢包含：
（1）上下文理解：不是只針對字詞本身來解釋，而是透過分析上下文來更好地理解和處理文意，可以解決單一字詞依上下情境會有不同解釋的問題，所生成的回應也會更有連貫性且有邏輯。
（2）多任務適用：經過預訓練的大語言模型，就像有了基本語文能力的AI，對處理各種自然語言處理的任務都會大有幫助，例如有了基本語文能力，則學測中的克漏字測驗、改錯、造句、摘要、閱讀理解等分數都會上升，不需要單獨為每種任務來設計特定的模型，讓模型的應用更多元、廣泛。
（3）大規模資料訓練：透過數十億字符 (token)、甚至到上兆等級 (tera-) 的語料進行大規模的學習，讓模型能夠掌握更豐富的知識，從書籍、百科、論文、資料庫、網頁內容、社群貼文等，進而做出更好的理解與回覆。
本土生成式AI大語言模型的可能性
台灣大語言模型的發展
意藍資訊在生成式AI大語言模型的發展
大語言模型的訓練是依靠大量高品質的數據資料來執行，因此意藍挑選出台灣常用的語料，在兼顧適法性及合理使用下，整理出AI的學習材料。除此之外，意藍也發展了自己的自然語言處理演算法與模型，且經過第三方機構的驗證，語意判斷的準確度高達九成。此外，在相關性檢索、情緒判別、與AI對話等競賽中都名列前茅。故在台灣大語言模型的發展中，意藍資訊具備生成式AI領域中最核心的資料、演算法與應用，擁有如輿情分析、數位人群分析、電商搜尋推薦引擎、知識檢索與問答等不同的商業應用方向。
意藍資訊的AI應用內容
輿情GPT的特色與優勢
生成式AI技術未來展望
常見問題 FAQ
Q1：什麼是大語言模型（LLM）？它的運作原理是什麼？
A：大語言模型（Large Language Model） 是基於深度學習架構、利用海量資料訓練而成的 AI 模型。
LLM 的核心運作邏輯就像「高階的文字接龍」，模型會透過預訓練（Pre-train）方式學習詞句間的機率關係，進而理解上下文意，並根據使用者的提示詞（Prompt）生成對應的回覆。
Q2：大型語言模型（LLM）與傳統自然語言處理（NLP）有何不同？
A：大語言模型（Large Language Model）與傳統自然語言處理（NLP）的差別在於，大語言模型能同時執行多個任務，並且提供具有整合性的回覆。
傳統 NLP 往往針對單一任務（如斷詞、情緒標記）設計，缺乏跨任務的通用性；而 LLM 的優勢在於「上下文理解能力」與「多任務適用性」。透過大規模資料的預訓練，LLM 就像具備基本邏輯能力的 AI，能同時處理摘要生成、創意寫作、閱讀理解等多種任務，且回覆更具邏輯連貫性。
Q3：為什麼企業需要使用本土大語言模型？
A：最大的差別在於資料來源：RAG 採取「先檢索、後生成」的機制，而非僅依賴模型記憶。
主流模型（如 GPT-4o、Gemini 3等等）多以英文語料為主，中文語料中又以簡體中文居多，因此在處理台灣特有的語法或在地文化（如法規、慣用語）時易出現偏差。
而意藍研發的 eLAND GOAT 模型，特別強化了繁體中文語料的訓練，能精準辨識在地用戶的語言使用習慣，提供更符合在地情境的分析與回饋。
Q4：意藍的「輿情 GPT」如何協助行銷人員提升工作效率？
A： 輿情 GPT 是意藍資訊結合全台最大 OpView 社群口碑資料庫與 DeepNLP 技術的創新應用。它能將海量的社群討論即時轉化為「口語化、條列式」的精華摘要。
意藍推出的輿情 GPT 結合了意藍旗下 OpView 社群口碑資料庫與 DeepNLP 技術，並具備以下優勢：
自動摘要： 秒級生成條列式的議題重點，快速掌握社群脈動。
質化分析： 精準判斷情緒走向，捕捉爆紅元素或公關危機預警。
精準檢索： 透過對話式介面，直接從海量資料中獲得洞察建議。
Q5：面對 AI 資訊安全風險，企業該如何保護機密資料？
A：選擇地端部屬，在封閉環境中使用模型，能符合企業資安規範。
許多企業擔心將資料上傳至公有雲模型會導致機密洩漏，意藍資訊提供地端（On-premise）部署方案，讓企業能在封閉的安全環境中運行客製化的小型化模型。不僅能確保核心數據不外流，還能讓 AI 在具備企業內部知識的基礎下，產出更精確且符合安全合規要求的結果。
