今天這篇文章，會用簡單易懂的方式介紹語言模型的小常識，包含去哪裡找模型、有哪些繁體中文模型、語言模型怎麼幫忙「讀圖片」，還有常見的啟動參數。
🌟 如何取得模型？推薦 Hugging Face！
如果你想試試看語言模型或是找一個能直接使用的模型平台，Hugging Face 是絕對不能錯過的平台。這個平台就像是 AI 模型的「GitHub」，集合了成千上萬個開源模型，涵蓋多種任務與語言。你可以依照自己的需求搜尋：
- 中文模型（例：ChatGLM、Taiwan-LLaMA）
- 英文模型（例：GPT-2、LLaMA）
- 語音模型（例：Whisper 語音轉文字）
- 圖像模型（例：CLIP、BLIP）
- 大型模型（效能強大但資源需求高）
- 小型模型（適合手機、邊緣設備）
最方便的是，每個模型頁面都有使用教學、範例程式碼與社群回饋，無論初學者還是開發者都能快速上手。如果想要直接下載模型來用，也可以透過 Hugging Face CLI。
假設你想下載 THUDM/chatglm3-6b（ChatGLM-3 模型）：
huggingface-cli repo clone THUDM/chatglm3-6b
或是使用 Python 程式碼從模型 Hub 中載入：
from huggingface_hub import snapshot_download
model_path = snapshot_download(repo_id="THUDM/chatglm3-6b")
🌟 繁體/簡體中文有哪些好用的語言模型？
- ChatGLM 系列（ChatGLM2、ChatGLM3）：由清華大學與智譜 AI 聯合開發，支援中文優化、多輪對話能力強，且可在本地部署。ChatGLM3 支援多模態與工具調用，是進階應用的好選擇。
- BaiChuan 系列（Baichuan-13B、Baichuan2-7B/13B）：百川智能推出，支援中英文混合語言，且提供開源版本，性能與推理速度俱佳。尤其在知識問答、摘要任務上表現穩定。
- Qwen 系列（Qwen-7B、Qwen-14B）：阿里巴巴推出的高效模型，支援多語言，中文理解能力強，語調自然，尤其在生成式任務（寫作、對話）上有優勢。
- InternLM（書生·浦語）：由上海 AI 實驗室推出，屬於研究導向模型，支援多任務訓練，性能穩定，適合教育與科研場景使用。
- Taiwan-LLaMA：台灣在地開發者社群的貢獻，針對台灣用語優化，適合新聞摘要、翻譯等應用。
🌟 啟動語言模型時會用到的參數有哪些？
當你嘗試啟動語言模型，有幾個重要的參數需要了解，因為模型能力會隨著不同管理者的調教而有不一樣的表現。
☄️ 模型相關參數
- temperature：控制回答的「隨機程度」，越高越有創造力（但不一定正確），越低越保守。建議 0.2~0.8 之間測試。
- top_k / top_p：限制模型選詞的範圍。Top-k 是從前 k 個選，Top-p 則是選出機率累積到 p 的詞彙。
- max_tokens：回應的最長字數，避免模型「話太多」。
- repetition_penalty：懲罰重複回答，讓模型避免講一樣的話。
- prompt：給模型的起始訊息，非常關鍵，會影響它的思考方向與語氣。
☄️ GPU相關參數
- device 或 torch_device：設定模型要使用 CPU 還是 GPU。常見設定為 "cuda"（使用 GPU）或 "cpu"。
- load_in_8bit / load_in_4bit：使用 8-bit 或 4-bit 精度載入模型，可大幅降低記憶體佔用（推薦使用 bitsandbytes 套件）。
- device_map="auto"：自動分配模型到多張 GPU 上，適合處理大型模型。
- max_memory：設定每張 GPU 的記憶體上限，避免超出 VRAM。
- bf16 或 fp16：使用半精度 (16-bit) 推理，可提升速度並節省資源，尤其在支援的 GPU 上效果佳。
- offload_folder：將部分模型暫存資料放到硬碟或 RAM，減輕 GPU 負擔。
🌟 主委加碼：圖片分析不是已經有電腦視覺技術了？為什麼還要用語言模型來讀圖？
過去做圖像辨識會用 CNN、YOLO 這類電腦視覺模型。但現在的趨勢是：讓語言模型接手理解圖片內容。
原理是讓模型把圖片「描述」成一句句文字（image captioning），再讓語言模型根據這些描述，做回答、生成內容或決策。
這樣做的好處是可以快速產生自然語言回應，與文字內容融合更流暢，也適合做 AI 助理、教學系統、圖像問答應用。
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