開源地端模型 與 智慧製造
開源地端模型 透過在 本地端部署具有
1.可自訂性
2.低延遲
3.高安全性
的AI 演算法，
能夠實現智慧製造中的
1.即時品質 監控
2.預測性 維護
3.生產流程 優化
開源地端模型指的是
那些 公開
1.釋出其源代碼、
2.模型架構 與
3.部分或全部權 重，並且
4.能夠在本地硬體(例如個人電腦或內部伺服器)上
部署 與 運行的 語言模型。
•此類模型允許使用者在無需依賴雲端服務的情況下，
自行管理 與 調整模 型，從而更好地保護
資料隱私 並 滿足個別化需求。
主要特性與優勢–
靈活度高：使用者可按需求 查閱、修改與優化 模型。
隱私保護：資料在本地運算，降低 外洩風險。
即時響應：減少 網路 傳輸延遲，提高 系統 反應速度。
常見的開源地端模型–
GPT-2：
由 OpenAI發布，擁有多個不 同參數規模的版本，
其中較小版本對硬 體資源要求較低。
LLaMA：
Meta發布的系列模型，雖然 使用上可能需遵循特定限制
( LLaMA 的 原始權重僅對符合條件的 學術研究者 及 機構 開放)，
但也被廣泛 應用於 本地化 研究與實驗–
T5 系列：
由 Google 提出，該模型基 於「文本轉文本」架構，可根據任務需 求進行微調。
針對資源有限的情況，可 選擇 T5-Small 或 T5-Base 版本。
數位孿生技術 與 虛擬優化
虛實 融合模擬– 數位孿生
是指在 虛擬環境中建立
1.產品、
2.生產線或
3.整座工廠
的 精確 數位 模型，並以 實際資料 加以驅動。
未來更多製造商 將運用 數位孿生 來 優化生產。
透過在虛擬工廠中模擬 各種 生產 參數變化，AI可以預測 不同設定對
產出、品質的影響，協助 找出 最佳方案。
產品 研發 與 產線 導入–數位孿生
除 優化現有流程，對 新產品導入 也 極為有利。
研發團隊 可先 行建立 產品的 數位孿生，
在虛擬環境中 模擬 製造與組裝過程，預估 良 率 和 周期。
若結果不理想，可在虛擬模型中 反覆修改 設計 和 製程，
直到達標 再轉 到 實體試產，大幅縮短 研發週期。
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