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title: "AI 訓練模型（Model）"
slug: model
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/model
updated_at: 2026-06-27
tags: [機器學習, 神經網路, AI基礎, 深度學習, source:arxiv]
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# AI 訓練模型（Model）

透過機器學習演算法在大量數據中學習規律與特徵後，所產生可用於預測、分類或生成的數學結構與參數集合。

## 完整說明

AI 模型（Model）是一種對現實世界資料規律進行數學抽象化的數位心智，透過演算法處理海量訓練資料，學習並儲存其特徵權重（Weights），用於接收新輸入並產生預測、決策或生成內容。常見應用包括影像辨識模型、語音轉文字模型、推薦系統演算法，以及能進行複雜文本互動的大型語言模型（LLM）等。

## 常見問題

### 經常聽到「演算法」與「模型」，這兩者在 AI 領域有什麼不同？

這是一個非常常見的混淆。「演算法（Algorithm）」是一套定義明確的數學步驟或程式邏輯，用來告訴電腦該如何從資料中學習，例如：隨機森林、Transformer 架構或是梯度下降法。可以把它想像成是一份「食譜」與「烹飪方法」。而「模型（Model）」則是演算法實際處理過大量訓練數據後，學習並固化下來的結果（包含架構與數十億個權重參數）。這就像是你按照食譜烤出來的那塊「蛋糕」。你在應用階段進行推論（Inference）時，使用的是「模型」，而不是「演算法」本身。

### 模型產生幻覺（Hallucination）或給出錯誤答案的根本原因是什麼？

模型產生幻覺的根本原因在於其本質是一個「機率預測系統」，而非一個「關聯式資料庫」。以大型語言模型為例，它的運作原理是根據輸入的上下文，計算出下一個字詞出現的機率分佈，並選擇最可能的字。這意味著模型並沒有像人類那樣真正「理解」事實的真偽，它只是在拼湊統計上看起來合理、流暢的句子。如果訓練數據中缺乏相關知識、存在矛盾，或者使用者詢問了模型從未見過的罕見領域，模型依然會盡職地「猜測」出一個語氣自信但內容完全捏造的答案，這就是幻覺的來源。

### 企業如果要導入 AI，應該選擇自己從頭訓練一個新模型，還是直接使用現成模型？

對於絕大多數（99% 以上）的企業來說，絕對不建議從頭（From Scratch）訓練一個全新的基礎模型。從頭訓練需要極其龐大的算力（如數千張 H100 顯示卡）、海量且高品質的訓練數據，以及頂尖的演算法科學家，成本動輒數百萬至數千萬美元。實務上，最有效的策略是採用「遷移學習（Transfer Learning）」或「微調（Fine-tuning）」：挑選一個表現優異的開源基礎模型（如 Llama 3 或 Qwen），然後使用企業內部的私有數據對其進行微調；或者更簡單的做法是建立 RAG（檢索增強生成）系統，直接串接商業 API 模型。這樣能以極低的成本獲得符合專屬需求的解決方案。

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來源：https://aiterms.tw/terms/model
快查頁：https://aiterms.tw/terms/model
最後更新：2026/06/27
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-model