輝達 (NVIDIA, NVDA-US) 宣布推出四款全新的 NVIDIA NIM 微服務，專為台灣和日本市場量身定制，能夠根據當地語言和文化特點提供精確的理解和回應。這些服務旨在提升使用者互動，並使開發人員更輕鬆地構建和部署高效能的生成式 AI 應用。目前，台灣的和碩、欣興以及長春集團等公司已經採用了這些微服務。
輝達表示，各國目前都在積極推動主權 AI 的發展，利用自身的計算基礎設施、數據、勞動力及商業網絡來發展 AI 系統，確保其符合當地的價值觀、法律和利益。新推出的微服務支持各地常用的模型，滿足當地市場的需求。
根據 ABI Research 的數據，到2030年，亞太地區的生成式 AI 軟件市場預計將從今年的50億美元增長至480億美元。
這次推出的區域語言模型包括使用日文資料訓練的 Llama-3-Swallow-70B 和使用國語資料訓練的 Llama-3-Taiwan-70B，能夠更深入地了解當地的法律、規範和文化習俗。
輝達的微服務基於 Mistral-7B 模型，這些模型在 RakutenAI 7B 系列模型上進行訓練，使用英文和日文資料集，提供了兩種不同的 NIM 微服務，分別用於對話（Chat）和指令（Instruct）。樂天（Rakuten）的基礎和指令模型在開放的日文大型語言模型中表現突出，今年1至3月的 LM Evaluation Harness 基準中名列前茅。
輝達認為，利用特定地區語言訓練的大型語言模型（LLM）能更好地理解和反映當地文化及語言的微妙之處，有助於確保更精準的溝通和更有效的內容生成。與 Llama 3 等基礎 LLM 相比，這些模型在理解日語和國語、處理當地法律問題、回答問題、語言翻譯和內容總結方面表現優異。
從新加坡、阿拉伯聯合大公國、韓國和瑞典，到法國、義大利和印度，全球各國都在積極發展主權 AI 基礎設施。全新的 NIM 微服務使企業、政府機構和大學能夠在自己的環境中運行原生 LLM，從而開發先進的 AI 輔助功能、聊天機器人和 AI 助理。
輝達 AI Enterprise 提供的微服務利用 NVIDIA TensorRT-LLM 開源函式庫進行推論優化。適用於 Llama 3 70B 的 NIM 微服務可以提供最高達 5 倍的輸出量，而 Llama 3 70B 是全新 Llama-3-Swallow-70B 和 Llama-3-Taiwan-70B NIM 微服務的基礎模型，這不僅降低了在生產環境中運行模型的總成本，還能減少延遲，提升用戶體驗。
輝達對於 NIM 微服務的未來充滿信心，認為它們能更快速地生成精準結果，加速部署並提升整體效能，同時為全球各行業提供所需的安全保障，包括醫療保健、金融、製造業、教育和法律等領域。
集仕多公司利用領域語言模型推動AI客戶服務革命
隨著人工智慧技術的迅速發展，各行各業逐漸看到了AI在提升效率和改善服務品質方面的潛力。集仕多公司（ChoozMo）在這一波科技浪潮中，積極擁抱領域語言模型，並將其應用於客戶服務領域，成功推動了企業與客戶之間的互動方式，提升了服務品質與客戶滿意度。
1. 領域語言模型的核心優勢
領域語言模型是專門針對特定行業或領域進行訓練的人工智慧模型。與一般通用語言模型相比，領域模型能夠理解和生成更為專業和精確的內容。在集仕多公司的應用中，這些模型經過針對性訓練，能夠深入理解該行業的專業術語、常見問題以及行業特有的挑戰。
2. AI客戶服務的實踐應用
集仕多公司在客戶服務領域的應用主要包括以下幾個方面：
- 智能客服系統：透過領域語言模型，集仕多公司推出了一套智能客服系統，能夠在即時交互中解答客戶的各類問題。無論是產品詢問、技術支援還是售後服務，這套系統都能提供準確、快速的回應。
- 個性化推薦：AI系統根據客戶的歷史交互和偏好，自動生成個性化的產品或服務推薦，提升了客戶體驗並促進了銷售轉化。
- 情感分析與處理：集仕多公司的AI系統具備情感分析功能，能夠識別客戶的情緒狀態，並根據情況提供相應的回應。這不僅有助於化解客戶的不滿情緒，還能提供更具同理心的服務。
- 24/7全天候服務：AI客服系統能夠全天候運行，無論客戶何時提出問題，都能獲得即時回應，顯著提高了服務的可及性和靈活性。
3. 實施挑戰與解決方案
雖然領域語言模型在客戶服務中展現了巨大的潛力，但集仕多公司也面臨了一些挑戰：
- 數據隱私：處理大量客戶數據需要保障數據的安全性與隱私。集仕多公司採用了最先進的數據加密技術和隱私保護措施，以確保客戶信息不被洩露。
- 模型偏差：領域模型的準確性取決於其訓練數據的質量和多樣性。集仕多公司通過持續更新和擴充數據集，並進行模型調優，以減少偏差和提升準確率。
- 人機協作：雖然AI可以處理大量標準問題，但在面對複雜情況時，仍需人工客服介入。集仕多公司設立了多層次的服務架構，確保AI與人工客服之間的無縫協作。
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