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數位關鍵字163.如何打造本土語言模型？技術挑戰與實踐策略
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從 OpenAI、Google 到 Meta，大型科技公司雖已投入大量資源發展大語言模型，但多以英語為主要訓練語言。對於中文、日文等非拉丁語系的語言來說，表現可能相對不理想。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請到 Ubitus 優必達創辦人兼執行長郭榮昌 Wesley，深入探討打造東亞本土大語言模型的可能性與挑戰。
優必達於 2024 年 10 月入選日本經濟產業省 GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）計畫的重要里程碑。這項為期六個月的計畫將運用 256 張 NVIDIA H100 GPU，打造一個擁有 405B 參數的 AI 大語言模型。該模型將使用約 2000 億個文字進行預訓練，首先將特別針對觀光文化內容做最佳化，同時支援日文、中文、及韓文三種東亞主要語言。
大語言模型的訓練成本相當可觀。以 256 張 H100 GPU 的配置來看，單次訓練約需兩個月，根據雲端服務供應商（Cloud Service Provider, CSP） 的報價，每月的運算成本就接近百萬美金。考慮到實際開發可能需要多次訓練才能達到理想效果，再加上網路流量與資料儲存的額外支出，總體投入可能達到上千萬美金。
由於訓練資料需求量很大、算力成本高、不同專業應用的推論精確性要求不一致；目前最佳化大語言模型的訓練與推論有幾種技術策略：一是合成資料（Synthetic Data），讓大模型產生與真實資料相近的人造資料，在經過人工初檢、不改變統計特徵的情況下進行訓練；二是知識蒸餾（Knowledge Distillation），透過龐大的模型作為教練，讓小模型作學生，濃縮為參數較少、推論所需算力較可負擔的小版本；三是採用混合專家（Mixture of Experts, MoE）架構，結合多個領域專家小模型。這些策略能幫助在有限資源下實現更好的效能表現。
並非所有領域都需要 400B 等級的大模型。醫療、金融、法律等需要高度精確的領域，可能需要較穩定的大小模型搭配來確保準確性；而在遊戲、娛樂等容錯度較高的領域，則可以使用經過優化的小型模型，在確保實用性的同時降低運算成本。對於特定領域的應用，Wesley建議採用模型微調而非單純依賴 RAG 技術，以達到更好的效果。
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