何謂基礎模型？
基礎模型是一種基於龐大且多樣化數據集訓練的大型機器學習模型。此類模型旨在具備通用性，可適應多種下游任務，例如自然語言理解、圖像識別或程式碼生成。
「基礎模型」一詞指其作為眾多應用程式的根基角色。開發者無需為每項任務從頭訓練獨立模型，而是能運用單一基礎模型並針對特定應用場景進行調整。此舉能大幅提升運算資源與開發時間的效率。
基礎模型以其龐大規模著稱，通常包含數十億甚至數兆個參數，同時具備跨任務與領域的通用性。它們作為現代AI 架構基礎，涵蓋生成式AI 、大型語言模型（LLMs）及新興的多模態平台等廣泛領域。
基礎模型如何運作
基礎模型採用兩階段流程建構：預訓練後接續微調。預訓練階段中，模型會接觸海量未標記數據（例如書籍、文章或網頁文本），並透過自監督學習技術學習識別模式、關聯性與結構。此方法使模型能從數據本身產生訓練信號。 舉例而言，模型具備根據上下文（即已出現或使用的詞彙）預測句子中缺失詞彙的能力。
大多數基礎模型皆基於變壓器架構，該架構運用注意力機制來判定輸入資料中各部分的語境重要性。此設計使模型得以理解長序列間的關聯性，並透過平行運算實現高效擴展。
模型預訓練完成後，可透過較小的標註資料集針對特定應用進行微調。此過程有助於模型專精於客戶服務、醫療保健或金融等領域。在許多情況下，基礎模型還能以極少或無需額外訓練的方式適應新任務，此技術稱為少樣本學習或零樣本學習。
基礎模型之核心能力
基礎模型引入了一套強大的能力，其功能遠遠超越傳統機器學習系統。透過單一預訓練模型即可適應不同任務與領域的能力，顯著降低了從頭開始構建特定任務模型的需求。
核心能力在於遷移學習。基礎模型經過預訓練後，僅需使用相對較小的資料集即可適應新領域並有效運作，從而減少對大型標註資料集的需求。某些模型甚至能運用少次學習或零次學習技術，在僅有少量或毫無範例的情況下處理陌生任務。
這些模型亦能跨模態運作，實現多模態學習。基礎模型可在單一架構內解讀並關聯不同數據類型，進而驅動諸如從圖像生成描述性字幕、或同步分析影像與語音等複雜應用。
基礎模型在現實世界的應用
基礎模型透過提供可擴展且統一的人工智慧解決方案，正推動各產業的創新發展。其處理非結構化數據與適應新任務的能力，使其能有效應用於廣泛的企業與研究環境。
在自然語言處理領域中，基礎模型支援機器翻譯、摘要生成、對話代理程式及內容創作等應用。企業運用這些模型驅動虛擬助理、聊天機器人與文件智能解決方案，藉此優化客戶與員工的互動體驗。
在電腦視覺領域中，基於大規模圖像-文字資料集訓練的基礎模型能執行圖像分類、物件偵測及生成圖文說明等任務。這些能力已應用於醫療診斷、零售視覺搜尋及自動駕駛技術等領域。
在科學與技術領域，基礎模型能協助預測蛋白質結構、加速藥物研發，並協助建模氣候模式等複雜系統。在軟體開發方面，它們可生成、審查及優化程式碼，從而縮短開發時間並提升程式碼品質。
作為眾多應用的靈活基礎，基礎模型減少了對孤立、任務特定解決方案的需求，從而為各個領域釋放新的效率與能力。
基礎模型帶來的優勢與挑戰
隨著基礎模型持續演進，它們正在改變AI 在各產業中的AI 、部署與擴展方式。然而，其廣泛應用既帶來重大機遇，也伴隨著複雜的技術取捨。
效益
基礎模型大幅降低了為每項任務訓練獨立模型的需求，使企業得以簡化開發流程並統一其AI 。其跨領域泛化能力，能加速在客戶互動、研究與營運等領域部署智慧系統。 透過重複使用相同的預訓練骨幹模型，企業能節省時間、降低基礎設施成本，並以更高一致性擴展解決方案。這些模型同時實現了少次學習與多模態分析等進階能力，若無此架構則需另建專用系統。
從基礎架構角度來看，基礎模型與AI 高度契合，後者優先考量吞吐量、記憶體頻寬及分散式訓練能力。由於這些模型通常部署於GPU加速伺服器上，企業得以整合工作負載並提升運算基礎架構的使用率。此優勢在需跨雲端、邊緣及本地系統擴展推論能力的環境中尤為顯著。 透過將基礎模型整合至統一AI 企業得以部署更智能的跨功能解決方案，同時降低營運開銷。
挑戰
儘管基礎模型前景可期，其運算需求極為龐大，無論訓練或推論階段皆需大量硬體資源。這引發了對能源消耗、基礎設施複雜度及擁有成本的擔憂。 此外，其行為模式往往難以解讀，這使得在醫療保健或金融等敏感應用場景中建立信任與問責機制變得複雜。基礎模型同時也反映出訓練數據中的偏見與缺失，使得倫理部署成為關鍵議題。隨著模型規模不斷擴大，建立強健的治理機制、提升透明度，並與企業需求保持一致性，亦成為日益迫切的需求。
另一項挑戰在於開源模型與專有模型之間的差異。開源模型雖能促進創新與實驗，但專有系統往往在透明度、控制權及數據主權方面存在限制。 企業在選擇模型供應商時必須權衡這些取捨。隨著大型模型訓練的碳足跡日益顯著，環境影響也成為日益嚴峻的議題。隨著採用率提升，推動永續AI 的迫切性隨之增加，相關措施涵蓋模型效能優化至採用再生能源驅動的資料中心。確保符合全球AI 標準，將是維持長期可持續性的關鍵。
基礎模型未來趨勢
隨著基礎模型日趨成熟，其能力正迅速超越當前語言與視覺領域的應用範疇。持續的研究與產業採用正推動三大關鍵領域的進展：新型數據模態的整合、模型開發生態系統的多樣化，以及部署策略與基礎設施效率的提升。
模態擴展
早期基礎模型主要聚焦於自然語言處理，其後透過配對圖文資料集逐步整合視覺理解能力。下一階段的技術前沿在於實現真正的多模態智能——這類模型能處理並關聯來自影片、音訊、3D空間數據、時間序列，甚至機器人感測器輸入的多維資訊。例如，當前正開發的多模態基礎模型可實現以下功能：從影片生成場景描述、理解語境中的語音指令，或解析光達點雲數據以實現自主導航。
這項擴展使模型能夠對物理世界進行推理並與之互動。以機器人為例，具身基礎模型正接受訓練以解讀視覺線索、語言指令及觸覺數據，從而執行物理任務。這些模型將感知與控制融合於單一架構中，為輔助機器人、製造業及自主系統等領域開創了全新可能性。
生態系演化
基礎模型開發的格局亦持續演進。OpenAI（GPT）、Anthropic（Claude）及Google DeepMind（Gemini）等機構的專有模型，正與Meta的LLaMA、Mistral等開源替代方案共存，同時還有大量快速崛起的開源模型，例如部署於Hugging Face等平台的模型。此生態系的多樣性，為使用者在效能、透明度、成本與控制權之間提供了權衡選擇。
開源模型能實現更高的客製化與可稽核性，這在受監管產業中至關重要。與此同時，基礎模型正日益以API或平台原生服務的形式提供，有時稱為基礎模型即服務（FaaS）。此趨勢雖能加速企業應用整合，卻可能引發對資料隱私、供應商鎖定效應及模型可解釋性的疑慮。
另一個新興領域是領域專用基礎模型。這些模型預先在特定產業資料集上進行訓練，涵蓋生物醫學研究、法律文件或金融數據等領域，旨在提升專業情境中的效能與可靠性。此類垂直化模型使組織既能受益於基礎模型的規模優勢，同時克服通用訓練資料的局限性。
部署與運作化
隨著組織擴大基礎模型應用規模，這些系統的部署與管理方式正湧現嶄新挑戰與創新。以容器調度、GPU虛擬化及可擴展推論管道為核心建構的AI 正逐漸成為業界標準。企業同時正探索混合部署與邊緣部署方案，以實現降低延遲、強化隱私保護及成本管控的目標。
模型壓縮技術（如修剪、量化與知識蒸餾）正被運用於縮小大型模型，使其能在資源受限的環境中部署，同時不造成顯著效能損失。這些技術對於運算能力受限的行動裝置、嵌入式系統或邊緣運算場景至關重要。
永續發展與治理正成為首要任務。大規模模型訓練對環境造成的衝擊，正推動業界對節能硬體與碳意識調度機制的關注。與此同時，各組織面臨日益嚴峻的壓力，必須建立健全AI 框架，以確保透明度、公平性，並符合新興監管標準。這些努力將成為全球範圍內負責任地採用基礎模型的重要核心。
常見問題
- 基礎模型僅用於生成AI嗎？
否，基礎模型同時支援生成式與判別式任務。雖然它們常被用於文字與圖像生成，但也廣泛應用於各產業的分類、推薦、搜尋及預測系統中。 - 哪些產業目前正在使用基礎模型？
基礎模型廣泛應用於醫療保健、金融、法律、零售、軟體開發及科學研究等領域。其支援的應用範圍涵蓋醫學影像分析、文件解析、藥物研發乃至財務預測等多元領域。 - 基礎模型與大型語言模型（LLM）有何區別？
大型語言模型是基礎模型的一種，專注於自然語言任務，例如文本生成或摘要生成。基礎模型還包括那些針對視覺、多模態或特定領域應用而訓練的模型。