在 Day 5 我們聊過 Transformer 架構，它就像聊天機器人的「大腦設計圖」。那麼，這個它是怎麼被訓練、怎麼學會說話的呢？今天我們就來談談「AI 模型訓練」。

AI模型訓練 (Model Training)是指透過大量資料數據，讓人工智慧模型學習如何處理、分析和預測這些資料，找到輸入和輸出之間的關聯性，從而形成解決特定任務的能力，例如圖像辨識、語言翻譯或預測趨勢。

訓練的基本流程

1. 收集資料：收集並準備高品質的訓練資料，使其能夠支持模型學習，避免影響輸出的準確性。
2. 資料整理與轉換：處理缺失值、重複或異常數據，並進行標準化或編碼，確保符合模型輸入需求。
3. 選擇合適的模型架構和訓練方法：根據任務類型與資源條件，挑選合適的模型架構，並在效能與成本間取得平衡。
4. 模型訓練與驗證：將第二步驟整理好的資料投入模型進行訓練，並透過指標與交叉驗證(如K折)檢查模型在新數據上的表現。
5. 持續更新：定期用最新的數據重新訓練或微調，讓模型隨時跟上環境變化，以確保能持續符合實際需求。

優點

提高效率與自動化：AI 模型訓練能自動化重複性任務，減少人力需求。且訓練完成的模型能在短時間處理大量資訊，節省了許多時間。
提升可靠性：透過迭代訓練，模型能減少錯誤，產生高準確性的資料
不斷優化：模型能透過新數據持續微調，逐步提升準確率。