Votee AI｜粵語AI大模型 港府採用 初創Votee AI蒐10年數據開發
原文刊於信報財經新聞「EJ Tech 創科鬥室」
廣東話博大精深，保留不少古漢語特徵，其聲調複雜之餘，亦有不少獨特俚語，例如「吊吊揈」、「虢礫緙嘞」（粵音：撠溺卡勒）等詞語，港人識聽識講卻未必個個識寫。數碼港培育人工智能（AI）初創Votee AI利用過去10年積累的數據，研發一款廣東話大型語言模型（LLM），產品獲本地多間銀行及生產力促進局採用，並為政府部門提供AI聊天機械人服務。
遣詞造句符合港人習慣
Votee AI技術總監陳豪傑表示，公司研發的廣東話LLM模型，設有個人及企業兩個版本。團隊可根據客戶具體業務，結合其內部資料、提供客製化服務。主打個人的Community Version為開源版本，相關程式碼及數據已上傳至AI協作平台Hugging Face。
從現場示範可見，Votee AI聊天機械人反應速度不錯，遣詞造句符合港人習慣。陳豪傑指出，在使用輝達（Nvidia）RTX A4500繪圖處理器（GPU）情況下，運算兩次對話大約耗時25秒，快過人眼的閱讀速度。
談到開發過程，陳豪傑稱，初時大家通常會用檢索增強（RAG）技術。即結合AI和數據庫搜尋的技術，在生成回答時即時檢索相關資訊。現時不少開發者都選擇為模型微調，但形容這種方法，「問題在於最多只能改動LLM的5%左右，通常甚至只有1%。」
陳豪傑坦言，團隊經歷一番掙扎後，最終選擇基於Meta開源模型Llama，進行持續預訓練（Continual Pre-Training），他強調，Llama本身不具備廣東話能力，團隊相當於「所有嘢都要修改」。
即時翻譯準確率逾九成
要訓練大模型，採用大量及準確的數據是關鍵，陳豪傑說，這正是團隊遇到的技術挑戰之一。數據來源可以歸納為三類，一是俗語和網絡流行用語，第二是書面語，最後則是實際對話。他認為，廣東話屬於「資源稀缺型語言」。以維基百科文章為例，英文約有250萬篇文章，廣東話文章僅有9000篇左右。
所幸Votee AI在過去10年間，一直從事市場研究、社群聆聽（Social Listening）等業務。過程中收集大量廣東話相關數據，有豐富資源。同時，有本地語言學系教授，以及粵語辭典計劃《粵典》團隊等支援大模型開發。
早前，團隊為虛擬經濟博覽及會議提供AI翻譯服務。陳豪傑憶述，當時有不少內地來賓到場，團隊提供的廣東話翻譯服務，準確率已超過九成。他表示，根據自己之前了解，坊間類似模型準確率在85%左右。現時隨着LLM不斷升級，相信90%將成為平均水準。
採訪、撰文：周泳彤
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