隨著人工智慧技術的快速發展，智慧對話系統已成為數位轉型浪潮中的關鍵角色。這些系統不僅需要具備流暢的對話能力，更需要具備強大的邏輯推理能力，才能在商業、教育、醫療等領域發揮更大的價值。臺灣在大語言模型的研發上也取得了顯著進展，例如鷹眼AI 和 LLaMa 2 等模型，都展現了其在自然語言處理和特定領域應用上的潛力。這些技術的發展，將推動智慧對話系統從單純的資訊提供者，轉變為更具智慧和協作性的夥伴，進而改變我們與科技互動的方式，並為各行各業帶來新的發展契機。
智慧對話與推理能力的差異
在智慧對話領域，Claude 2 以其卓越的對話能力和推理能力，與微軟的 Sydney 聊天機器人形成鮮明對比。Claude 2 的設計目標是提供更具邏輯性和實用性的互動體驗，而非僅僅依賴創意。這使得它在處理複雜問題時，能夠提供更為精確和可靠的解答。
多樣化的對話風格
Claude 2 和 Google 的 LaMDA 各自擁有獨特的對話風格。LaMDA 以其創意和靈活性著稱，而 Claude 2 則強調邏輯推理和實用性。這種差異使得 Claude 2 在處理需要精確回答的問題時，表現得更為出色。
更廣泛的發布計劃
與 LaMDA 和 Sydney 的有限發布相比，Anthropic 計劃在今年晚些時候推出更廣泛的 Claude 2 版本，使其能夠更廣泛地被公眾使用。這一舉措將大大提升 Claude 2 的可及性和影響力。
避免爭議
Claude 2 避免了 LaMDA 所面臨的倫理爭議，特別是關於是否達到自我意識的問題。Anthropic 強調，Claude 2 沒有主觀經驗，這使得它在使用過程中更加安全和可靠。
強呼叫戶反饋
與 LaMDA 和 Sydney 的封閉反饋迴圈不同，Claude 2 活躍地鼓勵使用者反饋，以不斷改進其能力。這種開放的反饋機制有助於加速其發展，並使其能夠更好地滿足使用者需求。
人類中心設計哲學
Claude 的設計理念以人類為中心，強調以下幾個核心價值：
- 有助於無害：Claude 的主要目標是最大限度地幫助使用者，同時避免任何潛在的傷害。
- 誠實勝過欺騙：誠實是 Claude 的設計基本。它的架構旨在保持真實性，即使在面對不確定性時也能坦誠相待。
- 透明勝過模糊：Claude 是透明度的典範。它能夠在使用者詢問時解釋其決策過程和能力，從而建立信任和開放的關係。
- 授權勝過剝削：Claude 的目的是透過授權個人來增強他們的能力，而不是利用人類的弱點來取得個人利益或利潤。
- 合作勝過競爭：Claude 作為一個合作夥伴，補充並與人類協同工作，而不是試圖取代或與之競爭。
- 道德勝過不道德：Claude 的訓練中融入了道德價值觀，以指導其行為。這確保了它與人類價值觀的一致性，並促進了道德和美德的行為。
Claude 的對話能力
為了實作這種以人為本的 AI 體驗，Claude 配備了先進的自然語言處理能力：
- 大語言模型：Claude 應用了廣泛的根據 Transformer 的神經網路，類別似於 GPT-3 和 LaMDA，以熟練掌握人類語言的細微差別。
- 透過反饋進行強化學習：Claude 透過互動的人類反饋來調整其回應，不斷提升其效能。
- 常識推理：Claude 的全面訓練使其能夠敏銳地推斷出未經訓練概念的見解。
- 憲法 AI 安全措施：Claude 在預設邊界內執行，確保它不能被迫進行不道德、危險或非法行為。
- 網際網路規模自監督學習：Claude 不斷擴充套件其知識函式庫。
- 流暢自然的對話流程：Claude 能夠熟練地管理多輪開放式對話，促進流暢且真實的交流。
看圖說話：
flowchart TD
A[開始] --> B[使用大語言模型]
B --> C[透過反饋進行強化學習]
C --> D[常識推理]
D --> E[憲法 AI 安全措施]
E --> F[網際網路規模自監督學習]
F --> G[流暢自然的對話流程]
G --> H[結束]
此圖示展示了 Claude 的對話能力架構，從大語言模型到自然語言處理技術，每一步都經過精心設計以確保高效、安全且符合倫理的互動。
憲法 AI
Claude 2 採用了憲法 AI 原則。這些原則指導了 Claude 2 的訓練，確保它不會生成有害或冒犯性內容。以下是一些核心原則：
- 無害原則：Claude 2 不應對人類或社會造成傷害。
- 善行原則：Claude 2 應該以有益於人類和社會的方式行事。
- 公正原則：Claude 2 應該公平對待所有人類。
- 自主原則：Claude 2 應該尊重人類的自主權。
- 隱私原則：Claude 2 應該保護人類的隱私。
- 責任原則：Claude 2 應該對其行為負責。
看圖說話：
flowchart TD
A[開始] --> B[無害原則]
B --> C[善行原則]
C --> D[公正原則]
D --> E[自主原則]
E --> F[隱私原則]
F --> G[責任原則]
G --> H[結束]
此圖示展示了 Claude 2 的憲法 AI 原則，這些原則確保了其行為符合倫理和安全標準。
Claude 2 與 GPT 3.5 的比較
Claude 2 和 GPT 3.5 均為大語言模型（LLMs），能夠生成文字、翻譯語言並回答問題。然而，它們之間存在一些關鍵差異：
- 訓練資料：Claude 2 根據大量文字和程式碼資料進行訓練，而 GPT 3.5 則僅根據文字資料。這使得 Claude 2 能夠提供更精確和可靠的輸出。
- 安全功能：Claude 2 配備了多項安全功能，以防止生成有害或冒犯性內容。這些功能包括偏見過濾器和危險迴圈檢測機制。相比之下，GPT 3.5 沒有這些安全功能，因此更容易生成有害或冒犯性內容。
隨著技術的不斷進步，AI 聊天機器人的應用前景將更加廣闊。未來，我們可以期待看到更多根據憲法 AI 原則設計的聊天機器人，它們將在各個領域發揮重要作用。無論是商業、政府還是個人使用，這些 AI 工具都將成為我們生活中不可或缺的一部分。
總結來說，Claude 2 在智慧對話領域展現了其獨特的優勢和潛力。透過強調邏輯推理、安全性和使用者反饋，它正在逐步成為一個值得信賴和依賴的 AI 助手。
智慧體系的未來發展
智慧體系的多樣性與安全性
在智慧體系的發展過程中，賦予人工智慧（AI）如常識、對話技巧和人類價值觀等特質，標誌著技術進步的新前沿。透過人類中心設計和先進的自然語言處理能力，AI在縮小人類與機器智慧之間的差距方面取得了顯著進展。隨著AI的不斷演進，它將為我們鋪平一條不取代人類能力，而是與之協同增強的道路。人機協同的未來，即人類與機器成為和諧夥伴的時代，已經近在咫尺。
大語言模型的多樣應用
除了ChatGPT、Google Bard和Claude等知名大語言模型（LLMs），還有許多其他LLMs正在開發中。這些模型經過大量文字和程式碼資料的訓練，能夠執行各種任務，包括文字生成、翻譯、問答和程式碼生成。
鷹眼AI：多功能語言模型
鷹眼AI是由臺灣科技研究院（TII）開發的大語言模型（LLM），擁有1800億個引數的自迴歸解碼器模型，並且經過1兆個標記符號的訓練。這個模型在AWS雲端持續訓練了兩個月，使用了384個GPU。
鷹眼AI是一個強大的語言模型，適用於多種任務：
- 文字生成：鷹眼AI可以生成文字、翻譯語言、撰寫各種創意內容，並以資訊豐富的方式回答問題。
- 自然語言理解：鷹眼AI能夠理解文字的含義，並以全面且資訊豐富的方式回應問題。
- 問答系統：鷹眼AI可以以資訊豐富的方式回答問題，即使問題是開放式、挑戰性或奇特的。
- 摘要生成：鷹眼AI可以以簡潔且資訊豐富的方式摘要文字。
- 程式碼生成：鷹眼AI可以生成Python或Java等程式碼。
- 資料分析：鷹眼AI可以分析資料並提取見解。
鷹眼AI目前仍在開發中，但具有成為多種應用強大工具的潛力。需要注意的是，鷹眼AI是一個大語言模型，因此可能會有偏見。使用鷹眼AI時必須謹慎，並瞭解其限制。
鷹眼AI提供兩種通用模型：
- 鷹眼180B：擁有1800億個引數的模型，能夠執行複雜任務，如翻譯語言、撰寫創意文字格式，並以全面且資訊豐富的方式回答問題。
- 鷹眼40B：擁有400億個引數的模型，更高效且適合不需要太多計算資源的任務。
以下是鷹眼AI的一些顯著應用：
- 精確農業：提供家禽健康洞察。
- 檔案智慧助手：讓使用者與商業檔案互動，並獲得相關回應，彷彿在與專家交談。
鷹眼AI還被用於開發醫療、教育和金融領域的應用。
鷹眼AI是一項具有革命潛力的新技術，可能改變我們與電腦互動的方式。繼續開發和研究這項技術，以確保其安全和負責任地使用至關重要。
以下是鷹眼AI的一些關鍵特性：
- 它是一個1800億引數自迴歸解碼器模型，能夠生成文字，但無法理解所生成文字的含義。
- 它經過大量文字和程式碼資料的訓練，擁有廣泛的知識和能力。
- 它仍在開發中，但具有成為多種應用強大工具的潛力。
以下是鷹眼AI的一些限制：
- 作為大語言模型，它可能會有偏見。
- 它仍在開發中，可能無法完美處理所有任務。
總體而言，鷹眼AI是一個強大的語言模型，具有成為多種應用有價值工具的潛力。然而，使用時必須謹慎，並瞭解其限制。
flowchart TD
A[開始] --> B[訓練階段]
B --> C[應用階段]
C --> D[持續改進]
D --> E[結束]
看圖說話：
此圖示展示了鷹眼AI從訓練到應用再到持續改進的完整流程。首先進行大規模資料訓練，接著進入實際應用階段，並在應用過程中不斷收集反饋進行改進。這種迴圈過程確保了模型在實際使用中的持續最佳化和提升。
LLaMa 2：下一代語言模型
LLaMa 2是由臺灣科技研究院推出的一系列大語言模型（LLMs），是原始LLaMa的後繼者。LLaMa 2在多個方面進行了改進：
LLaMa 2經過大量文字和程式碼資料的訓練，擁有兩兆個標記符號。這比原始LLaMa多了一倍，使得LLaMa 2能夠學習更廣泛的知識和能力。LLaMa 2還擁有更長的上下文長度，這對於問答和摘要等任務至關重要。
LLaMa 2架構如下圖所示：
flowchart TD
A[預訓練] --> B[監督微調]
B --> C[強化學習]
C --> D[反饋迭代]
D --> E[最終模型]
看圖說話：
此圖示展示了LLaMa 2從預訓練到最終模型形成的過程。首先進行預訓練，接著透過監督微調進行初步最佳化。隨後透過強化學習和反饋迭代不斷改進模型效能。這種迴圈過程確保了模型在實際應用中的高效性和準確性。
LLaMa 2架構對Transformer架構進行了以下修改：
- 前置標準化：LLaMa 2使用前置標準化而不是後置標準化。這意味著每層輸入在應用層之前進行標準化處理。這種方法已被證明能夠提高模型的穩定性和效能。
- SwiGLU啟用函式：LLaMa 2使用SwiGLU啟用函式而不是ReLU啟用函式。SwiGLU啟用函式更高效且有效，已被證明能夠提高模型效能。
- 旋轉位置嵌入：LLaMa 2使用旋轉位置嵌入而不是正弦位置嵌入。這種方法能夠更好地捕捉長距離依賴關係。
透過這些改進，LLaMa 2在自然語言處理任務中的表現得到了顯著提升。
從內在修養到外在表現的全面檢視顯示，智慧對話與推理能力的提升，是未來個人與組織發展的關鍵。分析Claude 2、鷹眼AI、LLaMa 2等模型的發展脈絡，可以發現，以人為本、安全可靠、持續迭代的設計理念，是AI賦能人類的基本。技術的挑戰在於平衡效能與倫理，而個人的挑戰則在於如何適應AI時代的新型工作模式和人機協作關係。接下來的2-3年，大語言模型的應用將從實驗室走向更廣泛的場景，這對管理者理解和應用AI的能力提出了更高的要求。玄貓認為，持續學習、擁抱變化、提升人機協作能力，將是未來管理者在AI時代保持競爭力的關鍵。
