「大型語言模型很聰明，但它不一定懂你的公司。」
這句話或許是許多企業導入 AI 時的深刻體會。當大型語言模型（LLM）被應用到客服、知識管理、程式開發、行銷等內部作業時，企業很快就會發現，模型雖然擁有豐富的通用知識，卻不一定具備產業知識（Domain Know-how），也未必理解產業相關規範或內部流程，因而常常出現回答不夠精準、無法直接應用的問題。
隨著大型語言模型從個人工具走向企業應用，如何將大型語言模型從「通用 AI」轉化為「領域 AI」，不僅是技術落地的關鍵，更催生出新一波大型語言模型應用開發的人才需求。
看準這股趨勢，麗臺科技開辦 NVIDIA DLI「為大型語言模型注入新的知識」課程，聚焦具備基礎 AI 與程式能力的開發者、工程師、學生與技術學習者，協助學員學會如何把通用大型語言模型，調整成更符合特定任務、產業知識與企業需求的 AI 應用。「為大型語言模型注入新的知識」課程不只介紹模型微調，也會帶領學員理解資料準備、模型調整、效果評估到部署應用的完整流程。更重要的是，完成課程並通過測驗後，學員將獲得 NVIDIA 原廠證書，不僅是專業能力的具體證明，也有助於在快速成長的 AI 人才市場中展現自身競爭力。
從 RAG 到模型客製化，企業打造領域 AI 的關鍵能力
本次「為大型語言模型注入新的知識」課程講師、身兼 NVIDIA DLI 認證講師與麗臺科技 AI 高級工程師的周柏永指出，企業導入大型語言模型時，通常一開始會選擇 RAG（檢索增強生成）方式，匯入文件與知識庫，讓 AI 能從企業資料中檢索相關資訊，提供更符合需求的回答。
不過，當企業資料規模擴大，若缺乏良好的資料治理、切分策略、索引設計與檢索評估，RAG 也可能面臨回應延遲、檢索不準或答案品質不穩定等挑戰。此時，企業需要的不只是單一技術，而是能判斷何時採用提示工程、RAG、Fine-tuning、LoRA 或 DPO 等方法的模型客製化能力。對於分類、固定格式輸出、特定語氣或任務行為等場景，微調可讓模型更貼近企業需求；而對於知識頻繁更新或需要引用來源的應用，RAG 仍是重要選項，兩者也可混合使用。
雖然外部協力廠商也可以進行微調，但免不了會引發資安疑慮。因此，若企業內部具備微調能力，便能在兼顧資料安全與使用效率的同時，打造出更符合自身需求的 AI 應用。
為此，麗臺科技與 NVIDIA 合作，推動 NVIDIA DLI「為大型語言模型注入新的知識」課程，培養具備 Fine-tune 能力的 AI 人才。
從資料到部署，一次掌握 AI 落地全流程
周柏永指出，透過 NVIDIA 專為教學而設計的實務案例與實機操作流程，學員不只能學習到 Fine-tune 技巧，了解如何為大型語言模型導入新知識，使其更貼近特定領域與企業需求，更能培養問題分析與策略評估能力，進一步理解哪些 AI 應用場景需要透過 Fine-tune 進行優化。
之所以能達到這樣的學習效果，關鍵在於這套教學案例具備兩大特色。首先，案例本身就是為教學而設計，將實務上常見的挑戰與問題融入其中，再透過講師引導，讓學員在實機操作的過程中，學習如何發現問題，並理解不同工具與方法能夠解決哪些問題。
為了讓學員能夠親自驗證與解決這些問題，課程提供 NVIDIA GPU 實作環境，學員可直接在 Jupyter Notebook 撰寫與執行程式，親自完成各項練習，同時導入 NVIDIA 專為本課程打造的 AI 助教模型，當學員在實作過程中遇到問題時，除了向講師請教，也能透過 AI 助教獲得即時協助，讓 AI 成為學習過程中的一部分。
其二是完整涵蓋大型語言模型從資料處理、模型訓練、結果分析到部署應用的流程。相較於許多市面課程往往聚焦於單一技術或特定階段，NVIDIA DLI 課程更著重於建立一套可複製的方法論，讓學員理解 AI 應用從開發到落地的全貌，清楚掌握從概念驗證到實際落地的完整脈絡。
周柏永強調，無論是金融、製造、零售或其他產業，大型語言模型應用的核心流程其實大同小異，都是從資料準備開始，逐步完成模型訓練、驗證與部署。因此，無論學員自身工作屬於哪一種產業，皆可運用課程中學到的思維與方法論，發展符合企業需求的 AI 應用。
除了「為大型語言模型注入新的知識」課程本身的方法論之外，麗臺的產業實戰經驗也是本課程的一大特色。周柏永指出，麗臺長期深耕 AI 領域，不僅擁有相關硬體資源與在地平台，也累積了不少產業導入經驗。因此，在授課過程中，除了既定課程內容外，也會穿插分享實際案例，協助學員了解 AI 從模型開發走向落地應用時，可能面臨的挑戰，以及背後的思考邏輯。
當大型語言模型逐漸從聊天工具走向企業應用，真正的競爭力已不再只是會使用 AI，而是具備將 AI 導入實際場景的能力。NVIDIA DLI「為大型語言模型注入新的知識」課程，透過完整的方法論、實作案例與產業經驗分享，協助學員掌握模型微調與應用開發關鍵能力。對於希望提升 AI 技術實力、加速職涯發展，或推動企業 AI 落地的人而言，都是一次值得把握的學習機會。
