人工智慧的最佳化與專業化

使用微調 (Fine-Tuning)、轉移學習 (Transfer Learning) 和提示工程 (Prompt Engineering) 技術，可針對特定任務優化和專門化人工智能模型。這些技術有助於改善 AI 的效能、效率和準確性。

微調

什麼是微調？

微調 (Fine-tuning) 透過在專門資料集上進行訓練，針對特定工作或產業自訂預先訓練好的 AI 模型。

範例：

-透過醫療記錄和研究論文的訓練，將一般 AI 聊天機微調成為醫療助理。

-在一般文字上訓練的語言模型，會在法律文件上進行微調，成為法律 AI 助理。

為什麼要使用微調？

-AI 可學習特定領域的知識 (例如：金融、醫學、法律)。
-提高專門任務的精確度和效能。
-減少工業應用中的錯誤。

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轉移學習

什麼是轉移學習？

轉移學習 (Transfer Learning) 可讓人工智能模型使用一項任務中的知識，並將其應用到另一項任務中，避免從頭開始訓練。

範例：

-一個為了在影像中辨識貓而訓練的人工智慧模型，只需使用一小部分資料集，就能快速適應於辨識狗。

-接受過英語文字訓練的人工智能可以將其知識轉移到更快地學習西班牙語上。

為什麼要使用轉移學習？

-節省訓練時間和資源。
-AI 能更快地適應新任務。
-在有限的訓練資料下運作良好。

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迅速工程

什麼是迅速工程？

Prompt 工程透過設計有效的輸入查詢，優化使用者與 AI 模型互動的方式。

例子：

而不是問：「跟我說說人工智能」
更好的提示「像我 10 歲一樣用實際例子解釋 AI」。

而不是「總結這篇文章」
更好的提示「用三個要點為企業主管總結這篇文章」。

為何使用 Prompt Engineering？

-增加回應的準確性和相關性。
-幫助 AI 產生具體、高品質的結果。
-不需要額外的訓練，只要優化您提問的方式即可。

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AI 最佳化技術比較表

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概括

微調： 針對特定產業（如醫療、法律、金融）客製化 AI。

轉移學習： AI 重複使用一項任務的知識，以更快地學習另一項任務。

迅速工程： 透過提出更好的問題來改善 AI 的回應。