企業極缺全面AI人才！國科會TAIDE專家蔡宗翰：應訓練更多人建置LLM

記者／李琦瑋

1111人力銀行與Amazon Web Services（AWS）13日共同舉辦「AI驅動、未來職場」研討會，揭示企業如何借助AI進行決策，在業界保持領先優勢。國科會TAIDE專案主責專家成員、中央大學資工系教授蔡宗翰提到，企業製作自己專用的AI模型非常必要，但目前極缺同時具備領域專業、AI素養、資料處理與治理的全面AI人才，社會應訓練更多人參與AI建設、協助建置企業內部LLM（大型語言模型）。

1111人力銀行與AWS共同策畫「AI驅動、未來職場」研討會，13日於政大公企中心登場，蔡宗翰以「AI教育與創新實踐的結合：如何打造AI時代的人才」為題，探討AI人才的培育。

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蔡宗翰首先科普引爆生成式AI熱潮的ChatGPT本質並非聊天機器人、資料庫、搜尋引擎，而是LLM，簡單來說就是飽讀詩書的「文字接龍器」，從應聲蟲到可以實際應用，就像教小孩一樣，需要養成的過程，變換不同訓練教材，在基礎教育階段給予幾十兆大量語料，讓模型反覆練習文字接龍，中等教育、高等教育階段都要給予幾十萬筆資料，從可以回應指令，到學會人類偏好，給予品質更高的回應。

蔡宗翰指出，現在會用ChatGPT寫文案，已非企業所需人才，能夠因應企業所需，建置內部LLM的，才是接下來更搶手的AI人才。而AI人才必須清楚LLM的3大分類，包括ChatGPT、Gemini等「閉源商用通用大模型系統」，開發成本達百億美金，在一般應用場景下可直接使用；參數量2B-400B，開發成本約千萬至數億美金，具基礎知識，還需要微調或結合搜尋才能實際應用的「開源大模型」，如Llama、Gemma；台灣的TAIDE則屬「本地化大模型」，在上述模型基礎上進行本地語料的持續訓練，有本地特色，並保有部分原始模型的能力。

蔡宗翰說，若企業想要使用「開源大模型」、「本地化大模型」都得找專家幫忙、持續訓練。而企業導入LLM原則，可以依循這4點，對於非敏感任務具成本效益可以使用「閉源LLM」；內部優先，然後在外部部署之前熟悉的LLM；先低風險，然後高風險，耐心等待技術成熟；內外協作。

至於企業該如何建構專用模型？蔡宗翰建議必須要有模型開發團隊加上企業的AI人才，內外協作才會知道企業需要什麼任務及功能的LLM，資料組負責盤點並蒐集所有可用資料、對資料進行前處理、設計任務並製作微調資料（針對每一任務、設計一些指令）、製作完畢的大量（指令、回應）配對，要用於微調模型；評估組則要針對每一任務設計評估用的指令、準備測試模型用的指令。

蔡宗翰表示，統整以上內容，企業AI人才需擁有5大能力，包括需要理解LLM原理並善用；動手寫程式處理資料，轉換為LLM學習教材；為LLM訂出任務；根據任務設計指令；設計評估LLM效能。而企業目前最欠缺的是同時具備領域專業、AI素養、資料處理與治理的全面AI人才。

最後他分享，在開發TAIDE LLM時，經常需要和需求單位溝通，即使上過課、開過會，但對方沒實際動手做過，過程中容易產生誤會，因此他決定在台大開設「2024數位人文技術與應用專題課程」，帶領文學院學生做出文史LLM，教導文科生進行任務設計、資料製作、評估方法，由助教幫忙訓練模型，培育更多能夠協作LLM的人才。學生回饋說，能夠親手運用自己的領域知識（Domain knowledge），動手寫程式轉成AI能讀的教材，成就感實在太高了！

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