本地科企 Votee AI 採 AWS 平台開發廣東話大模型　冀傳承語言背後豐富文化

Gen AI 大模型由去年開始成為科技界熱話。由去年以主力處理英文的大模型，到今年陸續有不同廠商開發書寫中文以至廣東話大模型。

於香港成立 10 載的科企 Votee AI (下稱 Votee) 曾為金融業及不同上市公司服務，累積豐富 AI 案例項目經驗，從網絡採集過不少廣東話語料。建立大模型需要大量數據，同時需要大量 GPU 資源。Votee 與 AWS 因此一拍即合，由 Votee 處理數據及訓練，採用 AWS 雲端平台開發廣東話大模型，冀能保留及傳承香港文化。

看準 AWS 平台技術領先 實現無縫「上雲」開發 AI 模型

自 2023 年開始，Votee 已收到不少客戶希望採用 AI 大模型。他們亦開始接觸 AWS 專家並了解有何雲端服務能滿足開發所需。Votee 在開發期間利用了 AWS Trainium 機器學習晶片，而去年底 AWS 推出了託管式服務 SageMaker Hyperpod，讓客戶一鍵建立集群 (cluster)，合併大量 AI 晶片資源。這項服務完全符合 Votee 的要求，加上開發環境採用 slurm，與 Votee 原本使用的開發環境相同，完全無需花額外時間進行代碼遷移，無縫「上雲」開發 AI 模型。
開發大模型更需要高性能運算檔案系統，用以在不同階段高效儲存檔案。而 AWS 的 FSx for Lustre 亦滿足到 Votee 的需要，令他們開發過程順利無阻。

Votee CTO Jacky Chan 於 AWS Dev Day 2024 與開發者分享 Votee 如何利用Amazon SageMaker HyperPod 及 AWS Tranium 開發廣東話 LLM

廣東話資源稀缺成開發障礙 文化傳承乃開發源動力

據 2023 年統計，廣東話在全世界母語人口共有 8,600 萬人，在2024年更跌出世界排名20 位外，而網絡數據亦以英語較為主流，廣東話則面對數據稀缺的情況。Votee 在訓練大模型的過程中，無論採集或處理數據都面對不少挑戰。在採集數據方面，電影對白、書本等數據都有版權問題，不能隨意採集。收集得來的數據亦需要進行標註、刪除重覆重據等。以訓練大模型認識勞工法例為例，如以廣東話提問如「大肚」的勞工權益，它原本並不能了解廣東話「大肚」乃指懷孕的意思，經廣東話訓練後則可以應付此類問題。

語言乃文化載體，隨著大模型的普及，將來人機互動亦會越見普遍。Votee 認為投資開發廣東話大模型有助廣東話文化傳承。而隨著大模型發展成熟，今年 AI 更開始朝多模態模型發展，亦即不限文字，同時支援處理圖片、語音、影像的大模型。Votee 亦朝此方向發展，並認為多模態更能展現廣東話文化，因很多發音都甚少以文字書寫出來，例如「虢礫緙嘞」（粵音：撠溺卡勒）。

Votee 確信 AI 模型開源比專有更安全 更能通過企業審查把關

最近 AI 大模型掀起熱潮後，有論調認為大模型應以專有

(proprietary) 形式部署。而 Votee 則確信開源模型反而更加安全。尤其有研究發現，一些閉源的大模型如同黑盒一樣，輸入特別指令有機會觸發後門，令其表現有別於正常問題。其不可預測性絕對會令企業卻步。相反，如能公開大模型，企業則對其作答表現更加可控，更能通過公司合規要求，最終落地使用。

遠赴美國拉斯維加斯 AWS re:Invent 做深入技術分享

Votee AI CTO Jacky Chan亦是 AWS Community Builder, 在 2024 年十二月於美國拉斯維加斯的 AWS re:Invent 中深入分享使用 Amazon SageMaker HyperPod 和 AWS Trainium 為資源稀缺語言（Low-resource language）訓練大型語言模型的過程，與開發者交流討論訓練此類大型語言模型的關鍵組成部分，包括資料準備、模型架構、超參數調整和評估技術，">詳情可在此重溫。

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