透過蒸餾，小算力也能訓練出高準確模型
PrivModel 工具套件支援將大型基礎模型（Base Models）蒸餾為輕量化、高效能版本，適用於實際業務應用場景，實現最大化的商業價值。其架構與企業級 GPU 環境（如 NVIDIA H100、H200、B200）相容，搭載 APMIC 預先優化的訓練技術，有效加快模型鍛造流程。
流線型的訓練流程
PrivModel 整合了構建高效模型的關鍵流程，包括持續預訓練、指令微調、模型蒸餾以及基於 AI 反饋的強化學習 (RLAIF)。這使得 AI 團隊能夠快速交付高效、具成本效益且易於部署的模型。
其訓練流程遵循師生模型架構，主要步驟包括：
教師模型選擇
從開源社群中選擇具備高潛力的模型作為基礎，並根據企業特定的應用場景制定客製化的優化策略。
企業大腦開發
通過持續的預訓練和精細微調，將企業內部的專業知識和數據融入模型，提升模型的上下文理解能力和任務適應性，最終形成企業獨有的、特定領域的模型資產。
蒸餾與模型壓縮
運用先進的蒸餾技術，將龐大的“企業大腦”轉化為輕量化的專業模型。這在保持模型準確度的同時，顯著減少了模型參數量，從而降低了推論 所需的硬體成本，並提升了模型在不同平台上的部署靈活性。
以最低成本展現最大效益
在日常業務中，多數團隊常仰賴 ChatGPT、Gemini、Claude 等雲端模型，卻發現推論費用隨使用量驟增。相比之下，APMIC PrivModel 微調蒸餾模型本地運行，單次推論成本不到雲端的十分之一，有效壓低長期開支，提升投資報酬率。
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如何導入
四種等級，對應各種企業需求
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常見問題
我們整理了 PrivModel 服務過程中最常提出的問題，無論您正處於初步評估，或已準備展開專案，相信以下解答都能為您釐清方向、降低疑慮。
PrivModel 不只是單純的微調工具，它是結合「微調」與「模型蒸餾」的一站式解決方案。傳統微調工具通常只能針對特定任務調整模型參數，模型仍維持原始大小，算力需求高、不易部署。PrivModel 除了能針對企業資料做精準微調，還會進行蒸餾，將模型壓縮為輕量版本，大幅降低推論成本與部署門檻，特別適合需要地端部署或資源受限的應用情境。
和 ChatGPT 最大的不同在於，它是用企業資料訓練的，而且可以部署在企業的內部系統裡，不需要連接外部雲端，資料也不會離開公司。
ChatGPT 是通用型的雲端模型，不會知道你們內部怎麼處理流程、怎麼寫合約、產品有什麼細節。我們這套PrivModel 蒸餾流程，就是幫你把這些資料變成模型的一部分，讓 AI 回答更準、更貼近你們自己的業務場景。
教師模型（蒸餾模型）支援像是 Llama、Deepseek R1 這類開源大型模型，也能接受企業自己指定的教師模型，只要格式相容、輸出穩定就能整合進來。不過實際能否順利蒸餾，還是會跟你們的模型架構、資料格式、任務複雜度有關，建議您先透過「聯絡我們」頁面聯繫 APMIC 業務， 我們將依據實務經驗提供專業建議。
我們目前支援繁中和英文的微調與蒸餾，也有做過繁中優化，像是繁中推論速度我們也實測過，確保效能穩定。
一般來說，大約 30 到 90 天可以幫你完成一個企業專屬的微調＋蒸餾模型。不過實際時程還是會看你們的資料量和任務複雜度，我們會建議先做個技術評估，建議您先透過「聯絡我們」頁面聯繫 APMIC 團隊，我 們將依據實務經驗提供專業建議。
我們會透過模擬真實企業情境的測驗題庫（例如 TMMLU+）來檢視模型對問題的理解力。更重要的是，我們會讓模型在客戶提供的實際資料上執行任務，像是查詢、摘要、比對等，直接評估模型的準確率。
實際價格還是會看你們的資料量和任務複雜度，會建議先做個技術評估，您可以透過「聯絡我們」頁面聯繫 APMIC 團隊 ，我們將依據實務經驗提供專業建議。
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