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F臺灣GAI產業應用落地作法

2023/10/30
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郭景明技術長/工研院資通所暨服科中心

全球AI創新技術與產業趨勢解析

#眺望2024 #E1 #生成式AI產業高峰論壇 #生成式AI #GAI

簡報大綱

自2022年底全球生成式AI爆發以來，國外科技領導廠商競相投入，各國政府亦對於所行生的隱私倫理資安、資訊誤導等爭議，討論介入監管及因應做法；身為我國重要智庫，工研院於112年6月30日辦理【生式AI產業變革與機會論壇】，從產業影響與機會、產業技術、社會影響與法治、人才培育4大面向，助台灣產業「趨吉避凶」。

工研院資通所暨服科中心技術長郭景明受邀於本論壇中發表臺灣GAI產業應用落地作法，郭景明技術長指出，GAI自監督的兩階段式學習與人類學習方式相仿，可大幅減少標註成本及提高跨領域應用能力。企業建置必須在大型、微型、專才、通用、開源、閉源 LLMs 間作出決定，並結合致能技術提高性能及降低維運成本。

機器學習 vs 人類學習
合理的模型
幻覺 (Hallucination): 一本正經、胡說八道
偏見
合適的模型
落地考量

簡報內容

臺灣GAI產業應用落地作法 — NO.1

機器學習vs人類學習 — NO.2

GAI模型訓練：從基礎模型到客製模型 — NO.3

自監督學習的成效 — NO.4

合理的模型 — NO.5

大就是好？PALM-E — NO.6

高訓練及維運成本 — NO.7

合理的參數量及訓練資料 Chinchilla勝出 — NO.8

幻覺 (Hallucination): — NO.9

幻覺緣由 — NO.10

溫度決定創造力(幻覺) — NO.11

閉書考試 (close book) — NO.12

開書考試 (open book) — NO.13

NO.14

偏見的解方 — NO.15

合適的模型 — NO.16

模型的選擇 — NO.17

Meta-LLaMA 2 — NO.18

落地考量 — NO.19

生成式AI建置考量因素 — NO.20

企業必須留意的GAI應用瓶頸與風險 9大應用風險 — NO.21

生成式AI建置情境應用程式 — NO.22

臺灣生成式AI的佈局 — NO.23

NO.24

NO.25

本文檔案臺灣GAI產業應用落地作法.pdf362次

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