生成式AI的突破：基於GPT-4o優化自動產文機器人的系統性研究

生成式AI在社群內容創作中的革命性應用

在生成式AI蓬勃發展的今天，基於GPT-4o mini架構開發的TPC Moana 4已經在自動生成符合台灣年輕人口吻的社群文章方面取得了巨大成功。 隨著更強大的GPT-4o模型問世，我們著手開發了Moana 5，這款宣稱擁有博士級能力的AI模型，為我們的研究帶來了更多可能性。

深入Moana 5的訓練過程

本次模型訓練的核心在於利用數千篇由口碑寫手撰寫的高質量社群業配文作為訓練數據。 我們通過精心設計的System Prompt和User Prompt，進行了為期10個Epochs的訓練。 這一過程旨在確保模型能夠準確理解並生成符合目標風格的內容。

訓練結果顯示，Training Loss和Validation Loss在第10個Epoch左右開始逐漸收斂，這表明模型已接近well-tuning的狀態。 然而，當這兩者出現背離時，通常可能預示著模型過擬合（over-fitting）的風險。在常規情況下，我們會採用Early Stopping策略來避免這種情況。 由於Validation Loss的上升點大約落在Epoch 3，因此接下來我們將比較Epoch 3與Epoch 10的兩組模型表現。  

語感模型的特殊性

令人興奮的是，我們的研究發現了針對 語感模型 訓練時的獨特性。儘管Epoch 10可能受到輕微的over-fitting影響，但Validation Loss上升帶來的潛在負面影響卻遠小於增加Epochs以達到well-tuning所帶來的效益。 我們推測，對於訓練生成式AI的 語感模型 而言，結果或許並非是簡單的"對"或"錯"。文章語感的優劣缺乏絕對標準，只要模型能夠準確執行用戶指令（user prompt），增加訓練輪次（Epochs）讓模型更深入學習所帶來的好處將遠大於Validation Loss微升帶來的潛在影響。  

Moana 5的卓越表現

為了客觀評估Moana 5的性能，我們首先使用GPT-4o設計了一套全面的文章評分標準。 經過10個Epochs訓練的Moana 5所生成的文章質量已經接近人工撰寫的水平。 當我們將fine-tuning後的Moana 5與GPT-4o原生模型進行綜合評比時，Moana 5的表現遠遠優於基礎模型。

 

生成式AI的實際應用效果

結果顯示，儘管GPT-4o在反覆測試中有所進步，似乎也學到了些許內容，但經過fine-tune後的Moana 5在文章品質與語感表現上依然保持顯著優勢。 截圖僅展示了生成文章的一部分，且文章架構已具備引導使用者在特定位置插入圖片的功能。

Conclusion and Future works

基於現有的研究成果，我們可以得出以下幾點結論：

• Training Loss與Validation Loss：在第10個Epoch時，Training Loss的下降幅度大於Validation Loss的上升幅度，顯示出模型在訓練過程中的有效性。
• 收斂速度：第10個Epoch時，Training Loss轉向收斂的速度 (Slope)，略低於Validation Loss的收斂速度，提示未來仍有調整的空間。
• 模型表現的平衡：Training Loss的降低對模型表現的改善似乎超過了Validation Loss背離所帶來的潛在負面影響。

  未來，我們的研究將聚焦於以下幾個關鍵變因，以進一步提升模型性能：

• 增加Epochs數量：促進Training Loss的進一步收斂，並觀察生成文章的質量和穩定性變化。
• 調整Batch size和Learning rate：透過更高精度的學習來降低過擬合（over-fitting）的潛在風險。
• 確認Validation Loss的影響：深入研究Validation Loss變化對語感模型的實際影響。
• 開發客觀的文章評分模型：提升生成文章的評估準確度。
• 探索應用潛力：研究生成式AI在更多樣化內容創作領域的應用潛力。

  這些方向將指引我們在生成式AI技術上的未來發展，期待在實踐中取得更多突破。