蘋果於日前舉辦了一場為期兩天的自然語言處理（NLP）研討會，發表了多項關於該領域最新進展的演講與研究成果。活動主要聚焦於三大研究領域：口語互動系統、大型語言模型（LLM）訓練與校準以及語言代理。記者孟圓琦／編譯

蘋果於日前舉辦了一場為期兩天的自然語言處理（NLP）研討會，發表了多項關於該領域最新進展的演講與研究成果。活動主要聚焦於三大研究領域：口語互動系統、大型語言模型（LLM）訓練與校準以及語言代理。

[caption id="attachment_193359" align="alignnone" width="2560"] Apple 近期舉辦了自然語言與互動系統研討會，匯集 Apple 和學術研究界的精英，共同探討自然語言處理 (NLP) 領域的最新進展。圖為Apple ML 研究員 Kevin Chen 在研討會上展示海報。（圖／取自蘋果官網）[/caption]

本次研討會匯集了來自各頂尖學術機構的研究人員，包括艾倫人工智慧研究所、倫敦帝國理工學院、麻省理工學院、哈佛大學、史丹佛大學、普林斯頓大學等。這些學者部分同時任職於微軟、亞馬遜、索尼、谷歌、騰訊及 Cohere 等科技巨頭，當然也包括蘋果自身的研究團隊。

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以下為本次研討會的三大重點研究摘要：

1. AI 模型崩潰與幻覺偵測

牛津大學副教授暨英國AI安全研究所研究主任 Yarin Gal 發表了兩項引人注目的研究。首先是「AI 模型崩潰」，他指出，隨著 AI 模型生成內容的大量發布，網路作為 LLM 訓練數據來源的可用性將逐漸達到極限。如果持續以這類合成數據訓練 LLM，恐將影響其知識與推理能力，並造成模型崩潰的風險。不過，Gal 教授也提出解決方案，例如開發能區分 AI 與人類生成內容的新工具，並制定更完善的法規。

其次是「偵測 LLM 幻覺」。Gal 提出一種新方法，透過讓模型生成多個答案，再依語義將這些答案分群，藉此評估模型對答案各部分的信心與準確性。這種框架可望應用於更長的對話中，精準判斷模型的可靠度。

2. 強化學習助力長程互動型 LLM 代理

蘋果機器學習研究員 Kevin Chen 在演講中展示了一款由其團隊訓練的 AI 代理。該代理採用名為「Leave-one-out 近端策略優化」（LOOP）的方法，能執行多步驟的複雜任務，例如根據文字筆記自動完成 Venmo 的支付與請款。Chen 說明，LOOP 能從自身過去的行動中迭代學習並優化獎勵，這使得該代理在執行任務時，能大幅減少錯誤與不必要的假設。儘管目前模型僅在24個不同情境下進行訓練，但其潛力仍不容小覷。

3. 推測串流：無需輔助模型也能實現快速 LLM 推理

蘋果工程經理兼技術主管 Irina Belousova 的演講，則介紹了一種名為「推測解碼」（speculative decoding）的技術優勢。該技術讓小型模型也能以更低的運算成本，生成媲美大型模型的高品質答案。其核心概念是：由小型模型生成候選答案序列，再交由大型模型進行驗證。一旦大型模型接受答案，任務便告完成。這種方法不僅能減少記憶體用量、提升性能，還能簡化部署架構，因為它省去了管理與切換多個模型的複雜性。這項研究為 LLM 的部署與應用帶來了極具價值的啟發。

資料來源：9to5mac、machinelearning

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蔡宗翰教授是中華民國人工智慧學會理事長及中央大學資工系教授，專長AI技術與數位人文研究，並被譽為「AI界李白」。蔡宗翰教授目前擔任中華民國人工智慧學會理事長，同時是國立中央大學資訊工程學系教授。他在學術領域中兼任中央大學資工系與中研院人社中心職位，專長於自然語言處理、電腦視覺等人工智慧技術。蔡教授的研究不僅局限於傳統的資訊領域，還將AI技術應用於人文領域，解決數位人文研究中的各種問題，成為台灣少見的跨理工與人文領域的學者之一。除了在學術上的成就，蔡教授也熱衷於寫作與詩詞創作，因此被譽為「AI界李白」，展現了他在技術與藝術之間的獨特融合。

媒體採訪：
經濟日報：「AI界李白」蔡宗翰：找到你的熱情所在，讓AI成為助燃器

聯合新聞網：AI時代「半吊子」最容易被取代》蔡宗翰：與其逼孩子讀理工 父母不如做這1件事

遠見雜誌：AIF台灣產業AI化大調查》為什麼上完AI課，還是做不出厲害應用？

天下雜誌：模型代工　打造「AI台積電」！蔡宗翰：AI時代文組人的新出路

天下雜誌：怎麼跟孩子聊AI？讀理工還是學人文？專家揭父母必知教育關鍵

天下雜誌：讀理組才能做AI？蔡宗翰：文組的語言精準度與資料判讀，是AI發展關鍵

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是一種人工智能技術，旨在使機器能夠理解、處理和生成人類使用的自然語言。

是一種人工智能技術，指在使機器能夠理解、處理和生成人類使用的自然語言。處理包括多方面和步驟，基本有認知、理解、生成等部分。廣泛應用於各個領域，例如智能客服、智能語音助手、翻譯系統、搜索引擎、自然語言生成系統、情感分析系統等。

參考來源：ChatGPT、維基百科

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近年來因人工智慧相關應用科技急速發展，以及相關科技公司來到臺灣開始進駐且開始招聘大批的軟體工程師，臺灣頂級資工 …

近年來因人工智慧相關應用科技急速發展，以及相關科技公司來到臺灣開始進駐且開始招聘大批的軟體工程師，臺灣頂級資工科系也成為第一志願。不過社會大眾對資工系的印象可能認為就是要學習寫程式，而陳縕儂老師的機器智慧與理解實驗室，主要是針對對話系統及語言處理之相關技術進行研發，藉由機器來學習技能，透過資料，讓機器自動學習，理解人類語言並且進行適當的互動，目標是希望能讓機器的智能比肩人類，甚至能超越人類。

據了解，「自然語言處理」是資工領域中的分支之一，不過，其實這項學門的目標，就是用於電腦可以「聽懂」人類說的話，就像電影鋼鐵人中的 AI 助理 Jarvis，鋼鐵人如常說話就能下達指令，讓 Jarvis 協助生活中各項瑣事。這幾年 AI 重要突破，老師提到3年前 Google 所開發的語言代表模型 BERT，當時 BERT一出現在市場時，自然語言處理的模型都已經改採它的運作邏輯。

比較於過去的語言模型，通常都是以指定的任務及相關文字來訓練電腦，BERT 是在給電腦任務前，先餵它吃很多的資訊，比如畫或是文字，接著再提供相關的任務給它。以翻譯來舉例，這就好像是讓一般人翻譯，之後跟讀過很多書的人來翻譯一樣，當然在相較之下，讀過很多書的人必定能懂得字彙跟用法，而自然翻譯出來的成品必定更流暢。

對此，陳縕儂老師建議，讀大學時機器學習與 NLP 領域並不是資工領域主流，一開始只選擇有興趣的領域，而沒想到近幾年 NLP 會變成現在之顯學，老師也強調，建議想投入資工領域欣欣學子，能先了解該領域需要的事前準備新觀知識，抱著對知識之熱情與態度，了解後加以判斷是否適合自己，而非從眾選擇。（記者／宋柏瑜）

示意圖/圖片來源：pixabay

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