- 參數（權重和偏差）是神經網路的核心，編碼了人工智慧所學到的一切。
- 訓練過程透過機器學習對這些參數進行大規模調整，從而產生開放式或封閉式的基礎模型。
- 大型人工智慧聊天系統在功能、策略和品質方面各不相同，儘管它們共享相同的參數基礎。
- 了解人工智慧的參數和類型如何運作，有助於在商業和行銷中選擇更好的工具和用途。
現代人工智慧建立在參數之上：這些看不見的數字決定了模型能夠看到什麼、理解什麼以及做出什麼反應。當你聽到「擁有數百萬甚至數十億個參數的模型」時，實際上指的是像 ChatGPT、Gemini 或任何其他高級人工智慧工具背後的數學模型的規模。
雖然聽起來可能很技術性，但了解參數和其他基本人工智慧概念（權重、神經網路、訓練、提示、開放式或封閉式模型…）是了解您可以真正從這些技術中獲得什麼、如何在您的公司中使用它們以及為什麼某些解決方案在數位行銷、商業或資料分析中比其他解決方案更有效的關鍵。
人工智慧究竟是什麼？
當我們談論人工智慧時，指的是能夠執行通常與人類智慧相關的任務的系統：從經驗中學習、識別模式、做出決策、解決問題以及使用自然語言進行交流。我們並非試圖複製意識，而是致力於建立能夠自動化和改善工業、醫療、數位行銷和娛樂等領域複雜流程的工具。
許多技術都屬於人工智慧的範疇：基於規則的系統、機器學習、神經網絡，以及推動當前人工智慧革命的基礎模型，例如大型語言模型（LLM）。它們都秉持著一個核心理念：利用資料驅動機器學習，而不是手動編寫所有程式。
機器學習與神經網路：參數基礎
機器學習是人工智慧的一個分支，它使機器能夠從資料中學習，而不是遵循僵化的指令。我們不再告訴程式“如果發生A，就執行B”，而是提供帶有標籤的範例，讓演算法自行發現輸入和輸出之間的關係。
在機器學習領域，神經網路是一類（非常粗略地）模擬人腦的模型。它們由多層相互連接的人工神經元組成。每條連接都有一個關聯的數值，即權重，它表示一個神經元對下一個神經元的影響程度。
在典型的神經網路中，神經元被組織成層：一個接收資料的輸入層，幾個在中間步驟中轉換訊息的隱藏層，以及一個產生結果的輸出層（例如，圖像類別、另一種語言的文字或房屋的估計價格）。
在訓練過程中，這些神經元將輸入資料乘以權重進行線性組合，添加偏置項，並應用諸如 sigmoid、tanh、ReLU 或 softmax 之類的激活函數。激活函數引入了非線性，這使得模型能夠模擬複雜的模式，而不僅僅是「如果 X 上升，Y 也上升」這樣的直接關係。
人工智慧中的參數有哪些？
在神經網路中，參數是模型在訓練過程中調整的數值。它們主要包括神經元之間連接的權重和每個神經元的偏移。這些參數共同構成龐大的矩陣和向量，編碼了模型所學到的資訊。
實際上，權重決定了一個神經元的輸出對下一個神經元的影響程度。如果權重高，訊號傳遞就很強；如果權重低或接近零，則幾乎沒有訊息傳遞。偏置項增加了一個額外的項，提供了靈活性，即使輸入的加權和不足以傳遞足夠的訊息，也允許神經元啟動。
如果我們設想一個預測房價的網絡，它的參數會學習房屋面積、建造年份、地理位置和社區品質的相對重要性。在初始層，簡單的變數（例如，房屋面積和房間數量）被組合起來，產生諸如“居住空間”之類的中間概念。在後續層，該模型可以將地理位置和學校品質結合起來，近似計算諸如「社區宜居性」之類的概念。
所有這些對世界的「理解」不過是矩陣中的數字而已。模型並不真正知道什麼是宜人的社區；它只是檢測訓練資料中的模式，學習相關性，然後將這些相關性用於新的預測。
如何訓練人工智慧的參數
訓練是指神經網路調整其參數以最小化預測值與實際值之間誤差的過程。這是一個迭代過程：首先展示大量範例，計算誤差，然後使用梯度下降等最佳化演算法對權重進行微調，使其朝著正確的方向發展。
在每一步中，模型執行前向傳播：它接收輸入，將其乘以權重，加上偏置，應用激活函數，並產生輸出。然後，使用反向傳播，它計算如何修改每個權重，以便下次更接近正確值。
經過多次迭代，最終得到一組權重和偏差值，這些值能夠捕捉資料中的穩定模式。資料量越大、資料品質越高、架構越好，這些參數在推廣到新案例時就越可靠。
在大型生成模型中，這種初步的大規模訓練會產生所謂的基礎模型：預先用大量文字、程式碼、圖像或音訊進行訓練的大腦，只需進行少量額外調整即可解決多個任務。
基礎模型、開放模型與封閉模型
基礎模型是預先在海量資料集上訓練的大型神經網絡，旨在獲得對語言、圖像或世界的一般性理解。語言模型領域的典型例子包括 GPT、Llama、Mistral 和 DeepSeek。
這些模型可以微調：它們無需從頭開始訓練，而是利用現有的學習參數，並使用特定的資料集（例如法律文本、公司內部文件或客戶支援聊天記錄）進行專項化訓練。這就像是把一位全科醫生訓練成專科醫生：基礎已經具備，只需在某個領域進行微調即可。
根據對這些參數的存取權限，我們將模型分為開放模型和封閉模型：
- 開源模式它將代碼（通常還包括訓練好的權重）提供給社區。任何人都可以根據許可協議，審核、修改、調整模型或在自己的系統上部署模型。
- 封閉模型它將代碼和權重作為私有財產保存。使用者只能透過 API 或線上服務存取模型。使用者無法查看模型的內部運作機制，也無法變更其基本參數。
這種差異具有技術、法律和倫理方面的影響。開放模型提倡透明度、審計和客製化，而封閉模型通常提供更強大的商業支持，有時還能憑藉高度優化的基礎設施和非公開的訓練資料獲得更好的效能。
參數、令牌和提示：我們如何與人工智慧“對話”
當我們與語言模型互動時，我們透過提示進行操作，提示就是我們輸入的文字（問題、指令或上下文）。模型會將這些文本轉換成詞元，即構成模型內部理解的基本單元（單字、詞素或符號）。
每個詞元都被轉換成數值向量，並經過數十層神經元，每一步都乘以模型的參數。最後，網路計算每個可能的詞元作為下一個詞的機率，並從中選擇一個。透過逐個詞元地重複這個過程，網路就能產生完整的回應。
提示工程是一門藝術，它旨在以最佳方式設計提示，引導模型朝著預期結果前進。它不會改變內部參數，而是改變這些參數的使用方式，因為同一個網路可以根據所提供的上下文來啟動不同的「路徑」。
實際上，對提示進行一些小的改動，可以讓人工智慧更好地利用它已有的知識，改善語氣，減少錯誤，或者調整到我們需要的風格（更簡潔、更具說教性、更正式等等）。
幻覺：當參數決定一切
這些模型的副作用是產生幻覺：人工智慧產生的回應聽起來合情合理，但與現實不符。這是因為模型預測的是統計上最符合上下文的下一個詞元，而不是參考經過驗證的資料庫。
如果在訓練過程中，你發現某個主題存在不清晰的模式、相互矛盾的數據或資訊不足的情況，你的判斷標準可能會引導你創造性地「填補空白」。有時你的判斷是正確的，有時是錯誤的，但你的語氣通常同樣自信，這可能導致錯誤訊息被強行灌輸。
因此，在敏感應用領域（健康、財務、法律決策…），將人工智慧與人工驗證、經核實的來源或其他檢查系統結合至關重要，這可以限制這些幻覺造成的後果。
當前人工智慧的關鍵特徵
除了參數的數學細節之外，現代人工智慧還具有許多共同特徵，這些特徵解釋了為什麼它們在商業或數位行銷等現實世界環境中如此有用。
首先，持續機器學習尤為突出。許多系統能夠整合新數據來改進其模型（透過定期重新訓練或線上學習技術），使其能夠適應市場、使用者行為或趨勢的變化。
自然語言處理（NLP）也至關重要。得益於此，人工智慧可以解釋和產生連貫的文本，理解細微差別，分析社交媒體上的情緒，並在聊天機器人和語音助理中進行越來越流暢的對話。
另一項關鍵特性是大規模模式識別。在數百萬行資料中，人工處理可能會迷失方向，而訓練有素的模型則能偵測到細微的關聯、新興趨勢或異常情況，這些都可能預示著詐欺、風險，或只是新的商機。
除此之外，它還具備自主決策能力：推薦產品、調整廣告出價、批准或不批准操作，或根據可用數據和學習到的參數即時選擇向每個用戶展示的最佳內容。
根據能力劃分的人工智慧類型
為了更好地理解這種情況，通常會根據人工智慧的功能和範圍將其分為不同類型的人工智慧。並非所有人工智慧都相同，它們的目標也不盡相同。
一方面，存在反應式人工智慧，它們僅根據當前情況做出反應，不具備記憶能力或累積上下文資訊。這些系統專注於非常具體的任務，例如某些經典的國際象棋程序，它們會分析當下的棋局，但不會記住先前的對局。
更進一步來說，我們現在擁有記憶容量有限的人工智慧，它們能夠利用近期資訊來改善未來的決策。許多現代應用程式正是基於此：自動駕駛汽車能夠記住剛剛看到的內容，虛擬助理會考慮使用者先前的對話記錄，推薦系統則會將使用者的近期互動納入考量。
理論上，人們也在談論通用人工智慧（AGI），它是一種認知能力與人類相當的系統，能夠學習任何智力任務並適應各種各樣的環境。時至今日，它仍然是一種理想，尚未完全實現。
最後，還有人工智慧超級智慧的概念，它將在幾乎所有領域超越人類的能力。這個概念引發了深刻的倫理和哲學辯論：控制、與人類價值的契合度、社會影響以及潛在風險。
監督式學習與非監督式學習
當我們深入探討機器學習的實際應用時，通常會談到兩種主要方法：監督學習和無監督學習，它們決定了人工智慧如何進行訓練以及如何處理資料。
在監督式學習中，訓練集中的每個樣本都帶有一個標籤或正確答案。模型學習如何將輸入映射到輸出：圖像到類別、文字到情緒、客戶到購買機率。它被用於客戶流失預測、電子郵件分類、評分系統和動態定價模型。
在無監督學習中，數據沒有標籤。其目標是發現隱藏的結構或自然分組：例如基於行為的客戶細分、異常檢測、對一起購買的產品進行分組等等。在這裡，人工智慧更像是探索者而非預言家。
還有其他方法，例如強化學習。在強化學習中，智能體在環境中測試動作，並根據測試結果獲得獎勵或懲罰，透過反覆試錯進行學習。它廣泛應用於機器人、遊戲和複雜的最佳化問題。
人工智慧在行銷和商業中的實際應用
當訓練有素的參數轉化為能夠提升績效的具體解決方案時，所有這些概念的真正影響才會顯現出來。在數位行銷領域，這些概念的應用範圍仍在不斷擴大。
其中最顯著的一點是高階受眾細分。人工智慧即時分析大量資料（網路行為、購買歷史、社群媒體互動、人口統計等），從而創造出比基於年齡或地理位置的傳統基本群體更精準的細分群體。
另一個關鍵領域是內容和推薦的個人化。推薦系統利用其參數來預測用戶在特定時刻最可能感興趣的產品、文章或視頻，從而提高用戶參與度和轉換率。
在數位廣告領域，人工智慧驅動的程式化廣告可以在幾毫秒內決定在哪裡、何時以及向誰展示廣告，並根據效果自動調整出價和創意，這是大規模手動管理不可能實現的。
此外，由自然語言模型驅動的聊天機器人和虛擬助理已成為許多公司客戶服務的第一道防線。它們能夠解答常見問題、指導購買流程，或僅在必要時才轉接人工客服，從而縮短回應時間並降低成本。
主要人工智慧聊天功能的具體特性
為了進一步闡明這些概念，了解不同的AI服務如何在底層應用這些概念會很有幫助。儘管它們都使用神經網路和大量參數，但各自優先考慮的功能卻不盡相同。
ChatGPT提供網路搜尋、推理、附件（文件、電子表格、程式碼）分析、數學運算和程式設計功能。免費版支援語音互動和有限的圖像創建功能，付費版則擴展了這些功能，包括視訊生成和更高級的模型。
Gemini還結合了線上搜尋和推理功能，並與 Google 生態系統（雲端硬碟、Gmail、文件等）深度整合。它能夠接收文件和照片、產生影像並執行程式碼，充當與公司服務緊密相關的助手，付費版本還提供更多增強功能。
微軟的助理Copilot已整合到 Windows 和 Microsoft 365 中，其免費版本提供功能強大的圖像生成器，並支援高級語言模型、網路搜尋、文件分析和語音功能。它在辦公環境中尤其有用。
DeepSeek 的亮點在於其開放性以及允許用戶下載模型到本地使用，這對於注重隱私的用戶來說極具吸引力。它支援網頁瀏覽、深度推理、文件分析、程式設計和數學運算，但無法產生圖像。
Grok已整合到 X（原 Twitter）平台，它將通用搜尋與對網路自帶內容的特權存取相結合。它提供深度搜尋模式和限制更少的圖像生成功能，這既帶來了創意，也引發了爭議。
Le Chat由 Mistral 提供技術支持，專注於速度、隱私和強大的文字分析功能，並整合了用於文件、簡報或程式碼草圖的協作式 Canvas 模式。它還支援可配置代理和影像生成，但圖形效果仍有提升空間。
Claude專注於提昇文字品質、邏輯推理能力和安全性，提供多種可設定的回應模式，並具備強大的大型文件處理能力。它不訪問互聯網，也不生成圖像，但能夠對文字和數據進行高度精細和嚴謹的分析。
這些人工智慧的優點和缺點
所有這些服務都基於同一個基礎：大量參數在海量資料集上訓練而成。然而，它們的實際表現差異很大，因此了解它們的優點和缺點非常重要。
ChatGPT的優點在於其回應的流暢性、自然性和多樣性，以及龐大的用戶生態系統和豐富的功能（例如自訂 GPT、與其他服務的整合等）。其缺點在於免費版圖像生成功能有限，以及部分高級模型需要訂閱才能使用。
Gemini 的優勢在於它與 Google 的整合以及它的多模態特性（文字、圖像、音訊），但有時，根據具體情況，它的反應可能比其他替代方案更短或更不深入。
Copilot 的優勢在於其強大的圖像生成功能以及與 Windows 和 Office 生態系統的良好整合。然而，其自然語言處理能力有時不如其他模型清晰或結構化，在冗長的解釋方面也可能有所欠缺。
DeepSeek因其免費版功能豐富、允許本地運行、邏輯嚴謹且答案條理清晰而享有盛譽。其缺點在於缺乏影像生成功能，以及由於它是中國開發並受特定法規約束的工具，因此存在隱私和內容限制的擔憂。
Grok將自己定位為一款風格輕鬆幽默、可存取 X 平台並能產生未經審查圖像的人工智慧，一些用戶認為這是其創作優勢。然而，它的嚴謹性往往較低，爭議性也更大，其回應品質參差不齊，且使用場景與 X 平臺本身密切相關。
Le Chat提供速度快、功能多樣且符合歐洲隱私保護原則的服務，其回覆是基於精心挑選的資訊來源。目前，該應用仍處於測試階段，其移動介面和影像系統的部分功能仍需改進。
最後，Claude憑藉其精緻的風格、可配置的設計選項以及在清晰度、簡潔性和深度之間取得的出色平衡而脫穎而出，在某些方面比其他型號的問題更少。它的主要缺點是無法導航或產生影像，這使其在需要持續更新的場景中略顯落後。
這些人工智慧如何回應不同類型的問題？
當用相同的問題對這些模型進行比較時，就能清楚地看出它們的參數和設計如何影響聲音類型。面對簡單的資訊查詢（例如，某種特定媒介是什麼），大多數模型都能提供正確的答案，儘管有些模型可能會偶爾出現幻覺（正如在DeepSeek的某些案例中觀察到的那樣）。
如果你問一些鮮為人知的人，你會發現明顯的差異：有些模型，例如某些版本的 ChatGPT，傾向於根據網路爬蟲提供很多細節，而另一些模型則選擇專注於職業概況並限制個人資訊。
在對複雜產品（例如兩款最新的手機型號）進行比較時，一些服務憑藉規格表和結構化分析表現出色，而另一些服務則提供更通用的摘要，甚至在嘗試查找最新數據時遇到技術問題。
當挑戰在於解決像經典的蒙提霍爾謎題這樣的邏輯問題時，具有激活推理模式的模型通常會成功，儘管風格會發生變化：從高度發達的解釋（如 Grok 或 Copilot）到更概括和簡短的版本（如某些 ChatGPT 回答）。
在具有高度政治或意識形態色彩的問題上，內部政治和訓練數據的影響非常明顯：一些模型會更詳細地闡述並引用有爭議的事實，而另一些模型則傾向於中立、客觀或非常概括的答案，儘管所有模型都基於相同的預測原則和參數。
高階人工智慧功能：適應性、創造力和協作能力
除了使用者導向的功能之外，現代人工智慧還具備一些使其功能特別強大的內在特性。其中最關鍵的特性之一是適應性：能夠根據不斷變化的環境進行調整，學習新技能，並利用最新數據或使用者回饋來改善自身行為。
我們還可以談談某種演算法創造力。雖然它並非人類的創造力，但生成模型結合現有模式來產生原創文字、圖像、音樂或設計，這有助於內容構思、快速原型製作或創建更具新意的行銷活動。
技術核心是深度學習，它使用多層神經網路以非常抽象的方式模擬人腦的運作，從而提高識別圖像、音訊或長文本序列中複雜模式的能力。
另一條發展路線是情緒識別和語氣分析，它使某些系統能夠（至少部分地）解讀訊息的細微情感，從而調整其反應，使其在客戶服務或輕度心理支持的情況下更具同理心或更恰當。
最後，現代架構有利於機器之間的協作：不同的模型或專門的代理可以一起工作、共享資訊和分割任務（一個分析數據，另一個撰寫報告，另一個生成圖表），從而提高系統的整體效率。
為什麼指標對企業和行銷至關重要
歸根究底，以上所有內容都基於同一個原則：大規模訓練的優質參數。參數越多，訓練越好，模型理解細微差別和提供有用答案的能力就越強……但同時也需要更多資源，部署也變得更加複雜。
對於一家公司而言，這意味著要決定使用哪種類型的模型：託管在雲端的大型模型，成本可變但功能強大；專門用於特定任務的中型模型；或者幾個小型、更高效的模型，針對非常具體的流程進行精細調整（例如，ERP 系統和庫存控制、對支援工單進行分類或預測客戶流失）。
它還會對資料隱私等方面產生影響：在受監管的行業中，本地運行具有許多參數的模型（一些開放模型允許這樣做）可能至關重要，而依賴封閉服務則需要評估資料處理協議、管轄權和監管合規性。
在行銷中，理解“參數越多”並不總是意味著“對所有事情都越好”，有助於為每項工作選擇合適的工具：大型語言模型用於集思廣益地策劃營銷活動或撰寫文案，較小且速度更快的模型用於對潛在客戶進行分類，或許還可以使用富有遠見的模型來分析產品圖像或創意。
有了這張地圖——人工智慧是什麼，參數如何運作，有哪些類型的模型，以及主要服務提供什麼——就更容易利用這項技術，向它提出實際的要求，並發現它的局限性，將人工智慧作為強大的盟友，而不是將其視為一個難以理解的黑箱。