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        F臺灣GAI產業應用落地作法
        • 2023/10/30
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        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
        偏見
        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
        小結
        NO.24
        謝謝
        NO.25

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