生成式 AI 夯,MIC:台廠可透過三大模式掌握商機

最新AI资讯1年前 (2023)发布 Aibot114
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生成式 AI 夯,MIC:台廠可透過三大模式掌握商機

資策會產業情報研究所(MIC)指出,去年 AI 投資金額呈現衰退,但生成式 AI 投資卻逆勢成長,觀察未來垂直領域專用模型將會蓬勃發展,建議台灣資通訊業者可以透過三大模式把握商機。

資策會MIC舉辦第36屆MIC FORUM Spring開擘研討會,11日議程探討生成式AI產業發展趨勢,以及AI生成內容(AIGC)對內容產業的影響。

資策會MIC指出,觀測整體AI投資市場變化,因外在環境升息影響,2022年AI投資金額較2021年下滑34%,但生成式AI投資卻逆勢成長,預期帶動資本市場投資熱度逐年上升,2023年全球生成式AI投資將突破百億美元。

生成式AI仰賴由資料與算力構成底層基礎架構,往上疊加深度學習演算法,建構出生成式AI模型,資策會MIC點出兩大技術趨勢。

第一,垂直領域專用模型將蓬勃發展。現階段技術發展以通用大模型為主,但是通用大模型需要的算力資源、後續模型推論營運,僅有少數廠商有能力開發,因此,未來垂直領域需要客製化模型以解決特定任務,可觀察到垂直領域已出現降低參數的專用模型。

第二,多模態將成為通用與專用模型基本配備。當單一大模型能處理文字、圖像、影片和語音等多種任務時,便稱為多模態基礎模型,未來無論是通用(GPT-4、PaLM-E)或專用(Gen 2、DALL‧E 2)模型,多模態都將成為基本配備。

資策會MIC產業分析師楊淳安指出,生成式AI需要大量資料與算力,因此促進雲端服務、資料庫、晶片等軟硬體產品的需求與創新,為各行各業提供新興應用與商業模式,形成生成式AI生態系。

台灣資通訊業者可發展生成式AI三大模式,第一是基礎架構與模型開發業者,可使用開源資源開發通用模型,提供通用大型語言模型API串接或顧問服務;第二是使用開源資源開發專用模型,根據用戶需求加入客製化設計,提供垂直領域專用模型;第三是應用服務業者,可透過串接國際廠商應用程式介面(API),微調模型後開發專用模型,提供垂直領域應用服務。

(作者:蘇思云;首圖來源:shutterstock)

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