到底所有AI廠商在訓練什麼？為什麼LLM模型迭代速度很快呢？
AI 巨頭的軍備競賽：從模型到基礎設施的全面戰爭
自 ChatGPT 問世以來，大型語言模型（Large Language Models, LLMs）成為全球科技產業的核心焦點。無論是 OpenAI 的 GPT-5、Google DeepMind 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Meta 的 LLaMA，還是歐洲新創 Mistral，它們的推出節奏幾乎以「季度」為單位，遠遠超越了傳統軟體開發的更新速度。這讓人不禁好奇：這些公司到底在訓練什麼？而為什麼 LLM 的進化如此迅猛？
🔼模型能力提升趨勢幾乎符合「AI 摩爾定律」——每 6–8 個月，最強模型的 MMLU 分數提升約 3–4%。 答案藏在三個關鍵面向之中：資料、算力與對齊技術（alignment）。這三者的聯合演進，使得 AI 模型不僅越來越「聰明」，還能快速被部署到搜索、編碼、設計、醫療與決策等領域。
LLM 是如何被「訓練」出來的
所有 LLM 的核心都建構於 Transformer 架構。這個由 Google 在 2017 年發表的模型框架，讓 AI 能夠並行處理文字序列，理解上下文關係，並生成語義一致的句子。其訓練流程大致分為三個階段：
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預訓練（Pre-training）
模型會閱讀大量公開文本——從維基百科、書籍、新聞、社群貼文到程式碼——透過「自監督學習」方式，學會根據前文預測下一個詞。這一階段的重點在於「語言理解與生成的通用能力」。
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監督式微調（Supervised Fine-tuning）
研究團隊會使用人工標註資料（例如人類回答問題的示範）來微調模型，使其更接近人類溝通方式。
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人類回饋強化學習（RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback）
這是讓 ChatGPT 成為「對話夥伴」的關鍵步驟。人類評審會針對模型回應進行排名，模型再根據這些偏好進行強化學習。結果是：它學會了如何「禮貌回答」與「拒絕危險問題」。
新一代模型（如 GPT-4、Claude 3、Gemini 1.5）更進一步引入 多模態訓練（Multimodal Training），讓模型能同時理解文字、圖片、程式碼，甚至聲音。這也使 LLM 開始成為通往「通用人工智慧（AGI）」的核心平台。
各大廠商到底在訓練什麼
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OpenAI：強化對齊與多模態智能
OpenAI 的 GPT 系列可視為「對齊技術的教科書」。GPT-4 開始支援文字與圖像輸入，顯示它不再只是「文字模型」，而是一個能跨模態思考的系統。OpenAI 同時持續投入 RLHF 與 DPO（Direct Preference Optimization），讓模型不僅懂得回答，更懂得「什麼該說、什麼不該說」。
近期推出的 GPT-4 Turbo 與 GPT-5 原型 更加入了「混合專家（Mixture of Experts, MoE）」結構，使模型能在不同任務間啟動不同專家子網路，大幅降低訓練成本。OpenAI 不公開其完整資料集，但推測其來源包括大規模網路文本、合作夥伴資料以及人工標註的對話樣本。
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Google DeepMind：超大規模與 Pathways 訓練架構
Google 的 PaLM、Gemini 系列在規模上屢次刷新紀錄。PaLM 540B 使用超過 6000 張 TPU v4 晶片訓練，語料涵蓋 100 多種語言與程式碼。Gemini 則是 PaLM 的後繼架構，整合 DeepMind 的強化學習技術與多模態資料，使模型能理解圖像與影片內容。
Google 的重點在「系統化擴展」：透過 Pathways 分散式架構，同一模型可同時在多任務間學習，形成具備多專長的通用模型。
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Anthropic：安全與倫理導向的「憲法 AI」
Anthropic 的 Claude 系列強調「有用、無害、真實」。它們以 Transformer 為基礎，但核心創新在「憲法式對齊（Constitutional AI）」：研究團隊讓模型依據一組人權與倫理原則自我修正，而非完全依賴人類評審。這讓 Claude 模型在處理敏感問題（政治、倫理、社會議題）時更穩定。
Claude 3 系列還支援圖像輸入與長上下文記憶，定位為「可控的智慧助理」而非純文字生成器。Anthropic 的訓練策略反映出一種理念：安全不是附加功能，而是模型本身的一部分。
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Meta：以開源推動生態
Meta 的 LLaMA 系列走出一條「開放研究」路線。它們將權重與訓練架構開放給全球研究者，使 LLaMA 成為開源界最受歡迎的基礎模型之一。
LLaMA 2 使用約兩兆詞的語料進行訓練，並採用「Grouped-Query Attention」以降低延遲。最新的 LLaMA 3 預計整合程式碼生成與多語能力，企圖在開源生態中與 GPT-4 水準接軌。Meta 的策略並非「比誰最大」，而是比誰的模型能最快擴散到全球。
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Mistral：小而強的新秀
歐洲新創 Mistral 選擇另一條路：以小模型挑戰巨頭。Mixtral 8×7B 採稀疏 MoE 架構，總參數量近 470 億，但每次推理僅啟用部分專家，效能卻接近 GPT-3.5 級別。它支援 32K 長上下文，並提供開源授權（Apache 2.0），讓企業能自由部署。
Mistral 的策略反映出一個趨勢：AI 模型的競爭不再只是規模，而是效率。
為什麼 LLM 迭代速度這麼快
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硬體爆發式成長
GPU/TPU 的算力增長曲線幾乎與摩爾定律失速無關。NVIDIA Hopper、Blackwell 架構的 GPU 可在單卡上提供上百 TFLOPS 的 AI 運算力，數萬張組成的叢集能在幾週內完成千億參數模型訓練。
再加上網路拓撲與高頻記憶體技術（NVLink、InfiniBand）成熟，使分散式訓練效率提升數倍。
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軟體與演算法革命
如 DeepSpeed、Megatron-LM、vLLM 等開源框架讓大模型訓練與推理更高效。混合精度訓練（FP16/BF16）、參數分片（ZeRO）、梯度檢查點等技術顯著降低成本。 此外，新一代優化器（如 AdamW、Lion）與訓練技巧（如 Chain-of-Thought prompting）也在讓模型學得更快、更穩。
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產業競爭壓力
OpenAI 與微軟的合作改變了整個遊戲規則。Google、Anthropic、Meta、Mistral 皆被迫加速迭代。
如今模型發佈的節奏從「每兩三年一代」變成「每六個月更新」。例如 GPT-4 → GPT-4 Turbo → GPT-4o，短短一年不到。這背後不僅是技術的進步，更是市場的推力——誰先推出能用、能賺錢的模型，誰就占據生態主導權。
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資料與模態的擴張
模型的訓練資料早已超越文字。語音、圖像、程式碼、甚至影片都成為訓練對象。 這使得模型學習的「世界表徵」更全面，也能快速泛化到新任務。以 Gemini 為例，它能同時理解圖片內容並生成程式碼說明，顯示 LLM 已逐漸進化為「世界模型」。
下一個戰場：多模態、即時與可控
LLM 的未來將圍繞三大方向發展：
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多模態整合（Multimodal Fusion）
模型將同時處理聲音、影像、動作資料。這意味未來的 AI 助理不只是文字聊天，而是能看、能聽、能動。
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即時與邊緣運算（Realtime + Edge AI）
OpenAI 的 GPT-4o 已可進行即時語音互動，延遲僅數百毫秒。隨著量化與蒸餾技術進步，LLM 將逐步落地至手機與裝置端。
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可控性與倫理（Controllability & Alignment）
模型必須在強大能力與社會風險之間取得平衡。Anthropic 的「憲法 AI」、OpenAI 的「安全層防護」、Meta 的「開源審查」都在探索如何讓 AI「可預測且可信」。
結語：AI 時代的「模型摩爾定律」
回顧近三年，AI 模型的進步速度幾乎以「摩爾定律 × 5」的速度在前進。 每一代 LLM 都在吞噬更多資料、算力與人類知識，也在快速被整合進我們的日常工具——從搜尋引擎、IDE，到教育與醫療系統。
但真正的問題不只是「模型多強」，而是「我們如何與它共存」。 隨著 GPT-5、Gemini 2、Claude 4 等新一代模型接連登場，人類社會正進入一個前所未有的智能加速時代。
AI 不再只是被訓練的對象，而是開始「訓練我們」去重新定義思考、創造與決策的方式。