微軟AI副總裁跳槽OpenAI！催生Phi系列小模型，專注「1%參數」的他厲害在哪？|數位時代 BusinessNext

「1％參數量」發揮大效能，微軟小語言模型Phi的重要功臣

39歲的布貝克在微軟已經有10年經歷，他的研究為公司建構機器學習（Machine Learning）基礎。近年，布貝克專注於自然語言模型領域，推動生成式AI技術發展，微軟的Phi系列小型語言模型（SLM）便是由布貝克領導的團隊開發。

相較於動則破千億參數的大型語言模型，Phi系列依據功能不同，僅有13億至42億不等的參數，對硬體資源需求較少、推理速度也更快，讓開發者能在有限的資源下訓練和使用高效模型。

用最簡單的數字來說，GPT-4的參數高達1,750億個，而Phi-2只有27億個參數。換言之，LLM與SLM的分水嶺，主要就在於參數規模。前者為千億量級、後者為十億量級。因此，催生Phi系列SLM的布貝克，可說是專注於「1％參數量」的AI專家。

在今年6月的一場演講中，布貝克詳盡說明小型語言模型的優勢，「儘管Phi的規模小，但它的表現能媲美甚至超越比它大10倍的模型！」

布貝克表示，搭配以「教科書級別」的高品質數據集訓練模型，Phi阻絕網路上參差不齊的噪音數據，在常識推理（Common Sense Reasoning）、語言理解（Language Understanding）和多步驟推理（Multi-step Reasoning）這些領域中，表現不遜於大型語言模型。

隨著邊緣AI（Edge AI）發展，能夠在不連網情況下，於電腦和手機等終端產品運作的小型語言模型前景倍受矚目。布貝克作為領域中的佼佼者，動態也受到關注。

剪不斷、理還亂，微軟與OpenAI的微妙關係

根據外媒報導，微軟表示布貝克轉職是為了繼續投入通用人工智慧（AGI）研究，「期待透過他與OpenAI的合作，延續我們的關係。」微軟在聲明中寫道。

事實上，微軟既是OpenAI的競爭對手，也是重要投資者與合作者。過去兩家公司就經常整合產品服務，彼此在資金與技術上呈現微妙的依賴關係。微軟本月初參與OpenAI的鉅額融資，再加上先前130億美元的鉅額投入，成為OpenAI最大的外部利益關係人。

除了透過合作串接OpenAI開發的軟體，微軟也招聘關鍵人才來掌握更多的AI技術，以巧妙地維持競和平衡，意在維持科技競賽的領先地位。

即使《華爾街日報》引述少數分析師對微軟在AI領域能否保持領先的擔憂，認為許多競爭者已經迎頭趕上。不過，多數人仍看好微軟在AI領域的發展。

也因此，在微軟與OpenAI牽絲萬縷的關係中，布貝克不會是人才流動的特例，也可以預期他仍會繼續為新任和前東家的小型語言模型發展作出貢獻。

責任編輯：李先泰

當海外投資、跨境消費與留學成為日常，跨國匯款流程卻不夠便捷。國泰世華銀行以 CUBE App 小額跨境匯款服務，讓海外投資、跨境消費與留學匯款像日常轉帳一樣簡單。

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如何讓跨國匯款像轉帳一樣簡便且安全？從用戶需求出發的改變

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跨境金流創新不僅滿足便利性，24 小時全天候服務仍兼顧安全性，把關風險

要將複雜的跨境金流流程轉化成 App 上的幾次點擊，背後是一場龐大的金融工程。

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舉例來說，傳統的銀行外匯服務並非為不間斷運作，為了提供 24 小時全天候服務，團隊努力突破既有作業限制、重新設計相關流程與系統機制，讓交易即使在非人工審核的時段，也能符合風險控管、洗錢防制（AML）及各項合規要求。同時，透過交易限額、多層 AML 機制、交易監控，以及與合作夥伴共同把關等設計，在便利性與安全性之間取得平衡。

除了營運流程，跨境金流還必須因應不同國家的法規與收款規則做調整，為此，國泰世華銀行重新調整系統架構與作業流程，降低使用者填寫匯款資料的門檻，服務上線後，亦持續優化操作介面與使用體驗。

例如，香港收款帳戶需分別填寫分行代碼與帳號，若格式錯誤便可能遭退匯；日本則因法規要求，首次跨境匯款前必須完成 eKYC 驗證，因此，團隊在系統介面加入對應提醒、欄位檢核與流程引導，有效降低因資料填寫錯誤造成的退匯情形，以及減少使用者的操作困擾。

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