大語言模型的企業應用策略:
營運效率提升的最佳助手
大語言模型(Large Language Model,LLM)是生成式AI領域中十分重要的一項技術與應用,它通過大規模文本數據的訓練,學習語言文字中的上下文結構和語意關係,並能生成自然流暢的回應,與使用者的提問做互動。本文將帶您了解大語言模型的原理與特點,探討企業如何有效運用大語言模型、使其在工作場域中發揮價值,並介紹意藍自行研發之大語言模型eLAND GOAT的具體應用。
認識大語言模型
什麼是大語言模型?
大語言模型(Large Language Model,LLM) 是一種基於大量資料訓練而成的深度學習模型,其特色在於模型參數量大、學習訓練資料廣泛,且在模型的訓練過程中,能夠識別及理解大量資料中每個詞句間的上下文關係,以及在語意空間中背後的意義,再根據使用者的提問或指令(Prompt),提供符合邏輯的自然語言回應。大語言模型的運作邏輯就好比文字接龍遊戲──根據使用者所輸入的詞句,模型會基於已學習、訓練過的資料與上下文,來評估哪些字詞最有可能出現在使用者的輸入之後,並生成相對應的文字回應。
大語言模型的核心特點?
綜前所述,大型語言模型的核心特點包含以下幾點:
- 上下文理解:大型語言模型能更好地理解和處理文意,生成連貫、有邏輯的流暢回應。
- 多任務適用:大型語言模型能夠應付多種自然語言處理任務,無需單獨為每種任務設計特定模型,也因此能夠廣泛應用於多種不同場景。
- 大數據訓練:大型語言模型通常基於數千萬、甚至數億的文本資料進行訓練,龐大的數據量使得模型掌握了豐富的知識,從而能夠做出更準確的判斷與回覆。
大語言模型的商業應用可能性
企業的大語言模型應用場域
而基於大語言模型具有的核心特點,可以被運用在以下幾個商業場域當中,來協助企業提升營運效率,輔助企業達成不同的目標:
- 市場行銷:大語言模型可以生成文案、分析市場趨勢以及顧客偏好,甚至優化廣告投放策略。它可以幫助撰寫社群媒體文章、電子郵件行銷內容,並根據市場數據預測消費者需求。
- 內部管理:大語言模型也可以成為內部知識管理的助力,幫助員工快速找到需要的資料,或者自動生成報告、會議記錄。此外,在客戶服務方面,也可以24小時即時回應客戶問題,減少人工客服負擔,並提供可驗證的參考內容出處。
- 輔助決策:透過分析企業數據,大語言模型還可以協助管理層做出更準確的市場預測,從而提升整體營運決策的效率和準確性。
企業如何善用大語言模型提升營運效率?
那企業究竟又該如何將大語言模型的優勢發揮出來?關鍵在於企業如何對模型下達準確的指令(Prompt)。對大語言模型提問時,語句及用詞要盡可能地具體、包含上下文訊息,才能讓大語言模型提供有效的回應,例如當想了解有關國內知名金融業者新光金控的相關資訊時,應避免簡化問句為「總資產?」,而是「請問新光金在今年第二季結束時的資產總額是多少?」,通過更精確的提問,大語言模型能提供更完整的回應。
除了應避免模糊不清的提問內容,提問的技巧也同樣重要,使用者應逐步引導模型進行推理,如欲詢問「新光金在大陸投資有賺錢嗎?」,可先調整提問為「請問新光金在大陸的投資項目為何?」,根據模型的回應,再進一步提問「投資損益為多少?」;藉由調整指令,讓模型能夠不斷學習並一次性回答多個相關問題,從而提升營運效率。
企業導入大語言模型的關鍵要素
隨著大語言模型的發展愈發成熟,企業導入大語言模型已是時下趨勢。而企業在導入大語言模型時則需考量多個關鍵要素:
- 數據隱私與資安控管:對於許多企業來說,使用大語言模型等相關服務時,除了須確保符合相關法律規範外,還需要對數據採取必要的保護,避免數據外洩或資安方面的風險。
- 模型與系統的相容性:在導入大語言模型時,需注意模型本身與企業現有系統的相容性,這涉及了技術、成本等多方面的考量,若企業缺乏相關經驗,便會使導入時的成本與難度增加。
- 企業基礎部署條件:不同企業在選擇大語言模型時,需根據自身具備的基礎條件,選擇雲端、地端或是混合部署。另外也須有足夠的計算資源與維運人力,確保模型運行並在必要時針對模型進行微調(fine-tune)。
意藍於大語言模型的應用
意藍深知大語言模型對企業營運的重要性與無限可能性,然而因目前主流的大語言模型多是使用英文語料進行訓練,中文語料的佔比相對較低,大部分資料又都是以簡體中文為主,與繁體、台灣所慣用的用字遣詞有一定差距。意藍挑選出台灣常用的語料,在兼顧適法性及合理使用的條件下,整理出AI的學習材料,開發出台灣本土的大語言模型eLAND GOAT,目標讓大語言模型可以更加在地化,並兼顧效能及成本之考量,符合企業特定目的用途。
而意藍在發展出的台灣本土在地化大語言模型eLAND GOAT後,也將其運用在企業知識管理領域中,推出新一代生成式AI知識管理系統-AI Search for KM,不僅提供使用者可以以自然語言的形式進行問答,還結合檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,能夠有效地找出精準且相關的內容,藉此提高大語言模型在生成內容的準確性和可靠性,並能夠在每次回應時附上參考內容出處以供驗證,有效避免AI幻覺的可能性。
除此之外,AI Search for KM還可以串接企業知識庫,不需要大量的人力和機器資源重新訓練或微調模型,並且可選擇在雲端、地端或混合部署大語言模型,免除機敏資訊外洩的疑慮的同時,也能快速的從大量的檔案文件中找出所需內容,大幅縮減企業在知識內化的時間成本與負擔,使其能夠更有效地管理和運用知識資源、提升營運效率。