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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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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。

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如何導入 PrivModel?
四種等級,對應各種企業需求
Option | Business Scenario | Needs Addressed |
|---|---|---|
Ultra | 擁有海量資料與充足預算,規劃長期AI策略,需打造完全自主可控的企業專屬大型語言模型 | 擺脫外部開源依賴,全面掌控知識體系與推理邏輯,降低長期 API 服務依賴與高額使用成本 |
Pro | 具備大量內部資料(知識庫、PDF)
需從原始文件中深度訓練,提升推理與自動化能力 | 從原始資料直接訓練,強化自動摘要、分類與推理能力。顯著提升現有系統效能,減少作業錯誤 |
Mini | 具備初步內部資料,需快速啟動AI應用
面對多變因素與特定推理任務,需提升處理效率 | 微調出符合組織專業邏輯與專屬知識的定制模型,加速多變任務的處理速度與應變效率 |
Lite | 資料量有限但希望快速導入AI的企業
以FAQ、特定問答等明確任務為主 | 快速打造特定任務的AI助理(如客服、內部問答),降低AI導入技術與資料門檻,協助初期落地應用 |


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