本文將講解在生產環境中部署基於大型語言模型（LLM）時可能面臨的典型挑戰，該如何克服這些挑戰，並且說明激發微調（Fine Tuning）大型語言模型的潛在效能，以及微調過程中所存在的一些挑戰。
此篇內容將探討在生產環境中部署基於大型語言模型（Large Language Model，簡稱LLM）時可能面臨的典型挑戰，並且說明如何激發微調（Fine Tuning）在改善特定客戶使用案例（Use Cases）部署時的關鍵作用。
馴服生成式AI巨獸：商業應用中實施LLM的挑戰
商用環境部署LLM面臨諸多挑戰，儘管具備龐大應用潛力，有效克服以下障礙將成為實現應用的關鍵（圖1）：
圖1 生成式AI的部署存在諸多挑戰。
1. 準確性和通用性（Accuracy and Generalizability）：現行的LLM使用大量通用的資料庫（Datasets）進行訓練，儘管生成結果令人驚豔，卻缺乏執行特定企業任務所需求的精準度，導致在特定情境下，可能生成不相關、不可信或是有偏見的內容。
2.成本和基礎設施（Cost and Infrastructure）：LLM訓練和運行需高昂的運算成本，對於預算或基礎設施能力有限的企業來說是一大挑戰。此外，LLM對記憶體的高需求（High Memory Footprint）可能需要專門硬體支援，進一步推高了成本。
3. 可解釋性和透明度（Explainability and Transparency）：LLM運作猶如「黑箱（Black Boxes）」，理解其生成結果的過程變得困難，因此引發缺乏透明度的疑慮，以及模型決策的責任歸屬、公平性和潛在偏見的擔憂。
4. 資料隱私和安全性（Data Privacy and Security）：企業資料通常敏感且機密，因此部署LLM需要強大的安全措施，以確保符合法規並保護隱私。在處理混合雲環境時，將會變得非常複雜。
5. 整合與治理（Integration and Governance）：將LLM無縫整合到現有工作流程並確保適當的治理，需要IT、數據、和業務團隊的慎密規劃與協作。明確制定使用指南、監測偏見以及管理性能是關鍵要素。
6. 機器學習營運和維護（MLOps and Maintenance）：部署LLM只是第一步，持續的性能監控、使用新資料進行再訓練以及適應不斷變化的需求，依賴機器學習營運（Machine Learning Operations）的持續努力與專業知識。
如何克服挑戰
企業可以透過下列策略，克服嚴峻挑戰：
1. 微調（Fine-tuning）：使用特定領域的資料來訓練LLM，可以顯著提高準確度和相關性。
2. 與專家合作（Collaboration with Experts）：與AI專家和機器學習營運團隊合作，可以確保基礎設施的適當性、安全性和可解釋性。
3. 合成資料（Synthetic Data）：使用合成資料進行訓練，不僅能降低隱私風險，還能保持資料的多樣性。
4. 聚焦特定使用案例（Focus on Specific Use Cases）：從定義明確、高影響力的應用著手，有助於實現目標導向的投資與整合。
5. 持續改善（Continuous Improvement）：透過實施學習營運實踐，確保部署的LLM能夠持續監測、優化和維護。
理解這些挑戰後並採納策略性解決方案，企業能夠發揮LLM的真正潛力，為營運各層面帶來革命性改變。
激發微調LLM的潛在效能
相較於自行建構模型或直接使用現成模型，微調通用模型LLM能帶來多項優勢，以下是幾項主要優勢（圖2）：
圖2 微調是讓LLM更加專精於特定領域的重要步驟。
1. 降低成本和時間（Reduced Cost and Time）：相較於重新訓練新的LLM，微調能有效利用通用模型現有的能力，大幅減少所需的運算資源與時間，對企業更具經濟效益和實用價值。
2. 改善性能（Improved Performance）：通用LLM是透過龐大資料集訓練而成，建立了強大的語言理解和處理基礎，透過使用特定領域的資料進行微調，可保留基礎模型的優勢，同時在執行特定任務達到更高的準確度與相關性。
3. 更快的原型設計和迭代（Faster Prototyping and Iteration）：與從頭建立新模型相比，微調過程更迅速且易於迭代，使企業能夠嘗試不同策略、測試假設，並快速優化模型，加速開發流程。
4. 遷移學習（Transfer Learning）：微調通用LLM時，透過知識遷移使模型適應特定任務，讓模型學習速度加快，在處理較小的資料集時更具效率，特別是在處理與原始訓練資料相關的任務。
5. 特定領域的客製化（Domain-Specific Customization）：企業在微調過程中使用自身的資料與目標，能夠針對特定業務需求和領域術語客製化LLM，確保模型能精準理解相關術語，並生成適合上下文的相關內容。
6. 持續改善（Continuous Improvement）：隨著資料增加和需求更新，企業能透過持續的微調，持續優化LLM的性能與準確性，以確保模型在未來仍保持相關性和實用性。
7. 應用範圍更廣（Broader Range of Applications）：借助預先訓練的基礎模型，可以針對不同任務行微調，例如文字生成、翻譯、問答或摘要，不必每次都從頭開始，這為企業組織開闢了更廣泛的應用潛力。
微調過程中也存在著一些挑戰
然而，在微調過程中也存在著一些嚴苛挑戰： 1. 資料品質和數量（Data Quality and Quantity）：企業進行微調時需要高質量且具標籤的特定任務資料，收集與準備這些資料可能非常耗時，且需要投入大量資源。
2. 潛在偏見（Potential Biases）：通用LLM或微調資料中潛在的偏見可能會被擴大，導致結果偏差或不準確，因此謹慎選擇和降低偏見是關鍵。
3. 過度擬合（Overfitting）：對特定資料的過度擬合可能會限制模型的通用性，因此在適應性和廣泛應用性之間取得平衡相當重要。
微調LLM是一項強大的技術，可以將預訓練模型客製化以適應特定任務或領域。儘管挑戰存在，遵循最佳實踐並解決倫理問題，可開發出更健全、公平且高效的LLM。隨著自然語言處理技術的發展，微調仍然是發揮LLM潛力、實現廣泛應用的關鍵步驟。
＜本文作者：王宗業，美商英特爾公司網路暨邊緣運算事業群平台研發協理，負責Intel Edge AI平台生態系統的推廣，帶領過智慧零售、智慧製造、智慧交通與智慧醫療等專案的開發。在20多年的軟硬體開發、推廣、客戶支援經驗中，含括嵌入式系統、智慧型手機、物聯網、Linux及開源軟體、AI硬體加速器在影像與自然語言處理等領域，並擔任過台灣人工智慧學校經理人班、技術領袖班與Edge AI專班的講師，以及大專院校的深度學習課程業師。＞