# 超越演算法：人工智慧模型如何訓練與改進

> 「資料是關鍵。美國運通的 CTO Hilary Packer。在 AI 專案中，資料處理佔了 80% 的工作。DeepSeek 改變了規則：推理成本是 OpenAI 的 1/30。Dario Amodei：成本每年下降 4 倍。「我預期成本會降至零」-Intuit 的 CDO。對大多數公司而言，蒸餾 + RAG 的組合才是神奇之處。未來？大量植根於公司資料的特定、廉價模型。

Source: https://www.electe.net/tc/post/oltre-lalgoritmo-come-i-nostri-modelli-di-intelligenza-artificiale-vengono-addestrati-e-perfezionati

Site guide: https://www.electe.net/tc/llms.txt

# 如何訓練[人工智慧模型](/manutenzione-predittiva-nellaviazione-come-lintelligenza-artificiale-sta-rivoluzionando-la-sicurezza-aerea)

訓練人工智慧[模型](/lera-dei-modelli-ai-specializzati-come-i-small-language-models-stanno-rivoluzionando-il-business-nel-2025)是當代科技發展領域中最複雜的挑戰之一。有效訓練一個模型遠不只是單純的演算法問題,還需要一套整合資料、資料科學、領域知識與軟體工程的系統化、跨學科方法。正如James Luke在其重要著作《[Beyond Algorithms: Delivering AI for Business](https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://books.google.com/books%3Fid%3DBUdpEAAAQBAJ%26printsec%3Dcopyright&ved=2ahUKEwiHzPbgzPiLAxX04gIHHeiHLu8QFnoECAwQAQ&usg=AOvVaw1f7wXUN3hhtNmlgNBRm_Hp)》中所指出的,一個AI實作能否成功,取決於資料管理與系統設計,遠勝於演算法本身。這個領域正快速演進,像DeepSeek-R1模型這類創新正在重新定義成本與可及性。

## 基礎：資料收集與管理

### 重量不重質

與人們通常認為的相反，資料的數量並不總是成功的決定因素。資料的品質和代表性顯得更加重要。在此背景下，整合不同的資料來源至關重要：

- **專有資料**:以合乎道德的方式,從現有實作中收集並匿名化
- **授權資料**:來自符合嚴格品質標準的可靠供應商
- **開源資料集**:經過仔細驗證,以確保多樣性與準確性
- **合成資料**:以人工方式生成,用於填補缺口並解決隱私問題

這種整合創造了一個全面的訓練基礎，可捕捉真實世界的情境，同時維持道德與隱私標準。

### 資料準備的挑戰

在人工智慧專案中，「資料整理」的過程佔了高達 80% 的工作量。這個階段包括：

- **資料清理**:消除不一致、重複與異常值
- **資料轉換**:轉換為適合處理的格式
- **資料整合**:融合來自不同來源、往往採用不相容綱要與格式的資料
- **缺失資料處理**:採用統計插補或代理資料等策略

正如[American Express技術長Hilary Packer所指出的:「老實說,對我們而言真正的頓悟時刻是資料。你可以做出全世界最好的模型選擇……但資料才是關鍵。在生成式AI的這個階段,驗證與準確性才是聖杯。」](https://venturebeat.com/ai/deepseeks-r1-and-openais-deep-research-just-redefined-ai-rag-distillation-and-custom-models-will-never-be-the-same/)

## 模型架構：適當的大小

模型架構的選擇必須以要解決問題的特定性質為導向，而不是以個人的傾向或偏好為導向。不同類型的問題需要不同的方法：

- **基於Transformer的語言模型**,適用於需要深度語言理解的任務
- **卷積神經網路**,用於影像與模式辨識
- **圖神經網路**,用於[分析](/integrate-electe-with-500-apps-via-zapier)實體間的複雜關係
- **強化學習**,用於最佳化與決策問題
- **混合架構**,結合多種方法以處理複雜的使用情境

架構最佳化需要在不同配置之間進行系統性評估，並著重於平衡效能與計算需求，隨著 DeepSeek-R1 等模型的出現，這方面變得更加重要，因為這些模型能以大幅降低的成本提供先進的推理能力。

## 先進的訓練方法

### 蒸餾模型

在目前的人工智能生態系統中，蒸餾已經成為一種特別強大的工具。這個過程可以創造更小、更特別的模型，繼承更大型、更複雜模型的推理能力，例如 DeepSeek-R1。

正如DeepSeek的案例所顯示的,該[公司](/create-analytics-dashboards-on-electe)已將自身的推理能力蒸餾到多個較小的模型上,包括Meta的Llama系列與阿里巴巴的Qwen系列等開源模型。這些較小的模型後續可針對特定任務進行最佳化,從而加速朝向快速、專業化模型發展的趨勢。

機器學習開發人員 Sam Witteveen 觀察到：「我們開始進入一個人們使用多種模型的世界。他們不會一直只使用一種模型"。這包括低成本的封閉模型，例如 Gemini Flash 和 GPT-4o Mini，這些模型「在 80% 的使用案例中都非常好用」。

### 多任務學習

多任務學習不需要為相關技能訓練獨立的模型，而是允許模型在不同功能之間分享知識：

- 模型同時針對多個相關目標進行最佳化
- 基礎功能因接觸更廣泛的不同任務而受益
- 所有任務的表現都會提升,資料有限的任務尤其明顯
- 由於元件共享,運算效率隨之提高

### 監督微調 (SFT)

對於在非常特殊的領域中運作的公司而言，網路或通常用於訓練語言模型的書籍中並沒有廣泛的資訊，有監督的微調 (SFT) 是一種有效的選擇。

DeepSeek 展示了使用 「成千上万 」的问答数据集取得良好结果的可能性。例如，IBM 工程師 Chris Hay 展示了他如何使用自己的數學特定資料集建立一個小型模型，並獲得極快的答案，在相同的任務上超越 OpenAI 的 o1 模型的效能。

### 強化學習 (RL)

希望進一步對應特定偏好來訓練模型的公司 - 例如，要讓客戶支援聊天機器人有同理心但又要簡潔 - 會想要實作強化學習 (RL) 技術。如果公司希望聊天機器人根據使用者的回饋調整語氣和建議，這種方法就特別有用。

## 擷取增強世代 (RAG)

對大多數公司而言，Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是最簡單、最安全的途徑。這是一個相對簡單的流程，可讓企業利用資料庫中的專屬資料錨定其模型，確保輸出準確且針對特定領域。

根據Vectara進行的一項研究,這種方法也有助於[緩解](/lorchestrazione-ai-secondo-zapier-copilot-lead-router-e-450-integrazioni)與DeepSeek等模型相關的部分幻覺問題——該模型目前的幻覺發生率為14%,而OpenAI的o3模型則為8%。

對大多數公司來說，模型蒸餾與 RAG 的結合是神奇之處，即使對於資料科學或程式設計技能有限的人來說，也變得非常容易實作。

## 評估與改進：超越精確度指標

有效的人工智慧不只是以原始的精確度來衡量，而是需要一個全面的評估架構來考量：

- **功能準確性**:模型產生正確結果的頻率
- **穩健性**:在輸入與條件變化下表現的一致性
- **公平性**:在不同使用者群體與情境下表現的一致性
- **校準度**:信心分數與實際準確性之間的一致性
- **效率**:運算與記憶體需求
- **可解釋性**:決策過程的透明度,這正是DeepSeek蒸餾模型表現出色的一個面向,能夠展示其推理過程

## 成本曲線的影響

DeepSeek 發表最直接的影響是其積極的降價。技術產業預期成本會隨著時間下降，但很少有人料到這會發生得如此迅速。DeepSeek 證明了功能強大的開放式模型可以既便宜又高效，為廣泛的實驗和具有成本效益的實施創造了機會。

Vectara 執行長 Amr Awadallah 強調這一點，並指出真正的臨界點不只是訓練成本，而是推理成本，DeepSeek 每個代幣的推理成本約為 OpenAI 的 o1 或 o3 模型的 1/30。"Awadallah表示：「OpenAI、Anthropic和Google Gemini所能攫取的利潤，現在至少得減少90%，因為他們無法以如此高的價格來維持競爭力。

不僅如此，這些成本還會持續降低。Anthropic 執行長 Dario Amodei 最近表示，開發模型的成本每年以約四倍的速度持續降低。因此，LLM 供應商收取的費用也將持續降低。

「我完全預期成本會降至[零](/la-sicurezza-zero-trust-fondamento-di-protezione-nellera-digitale)，」Intuit的CDO Ashok Srivastava表示，該公司大力將AI推向其TurboTax和Quickbooks等稅務及會計軟體產品。「……延遲也會降至零。這些將單純成為我們可以運用的基礎能力。」

## 結論：企業AI的[未來](/futuro-a-prova-di-azienda-perche-larchitettura-ai-flessibile-e-importante)是開放、經濟且由資料驅動的

OpenAI 的 DeepSeek 和 Deep Research 不僅是 AI 武庫中的新工具，更是深刻變化的跡象，在這種變化中，公司將部署大量專門打造的模型，這些模型極具成本效益、能力強大，並且植根於公司自身的資料和方法。

對企業而言，訊息很明確：建構強大的[特定領域AI應用](/oltre-hype-applicazioni-pratiche-dei-modelli-linguistici-di-grandi-dimensioni-promesse-realta)的工具已觸手可及。若不善加利用這些工具，就有落後的風險。但真正的成功將取決於如何整理資料、運用RAG與蒸餾等技術，並在預訓練階段之外持續創新。

正如 AmEx 的 Packer 所說：能夠正確管理資料的公司將領導人工智能的下一波創新。