如何讓AI開口就像你本人？百萬YouTuber公開的秘密武器：AI模型微調完整教學
你是否也受夠了AI生成那些千篇一律、毫無靈魂的文字？無論是部落格文章、社群貼文還是YouTube腳本，AI的產出總是需要我們花費大量時間修改，才能讓它聽起來「像個人」。知名AI領域YouTuber Matt Wolfe在他的最新影片中，揭示了一個能徹底解決這個問題的強大技術：模型微調（Fine-tuning）。這不只是簡單的指令調整，而是真正讓大型語言模型（LLM）學習你的語氣、風格和思考模式，打造一個專屬於你的AI分身。
要讓AI聽起來像你，首先必須理解兩種核心技術的差異：微調（Fine-tuning）與檢索增強生成（RAG）。
Matt Wolfe用一個絕佳的比喻解釋了兩者：「想像你為YouTube頻道雇用一位寫手。如果你給他一整個Google雲端硬碟的研究資料，他會知道所有事實，但他仍然不知道如何像你一樣寫作或說話。」
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檢索增強生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）：這就像是給寫手一本巨大的參考手冊。AI可以從中提取事實和數據，但它的寫作風格不會改變。這也是你在ChatGPT中上傳PDF或文字檔時所使用的技術，它增強的是AI的「知識庫」，而非「個性」。
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微調（Fine-tuning）：這則是讓寫手反覆觀看你所有的影片，學習你的用詞、笑話、停頓和說話節奏，直到他能自然而然地模仿你。Matt表示：「微調就像是給AI上表演課，讓它真正成為你，並像你一樣回應。」
簡單來說，RAG是給AI你的「筆記本」，而微調是給AI你的「靈魂」。
實戰演練：用你的YouTube逐字稿打造專屬AI文案大師
為了證明微調的威力，Matt Wolfe展示了一個他已經訓練好的模型「MW YouTube」。他將自己頻道上百小時的影片逐字稿作為訓練資料，餵給基於Llama 3 70B開發的模型。
結果令人驚豔。當他要求AI用他的風格撰寫關於NVIDIA在AI領域主導地位的影片結尾時，微調後的模型產出了極具個人風格的內容：
「所以，這就是為什麼NVIDIA現在在AI領域如此強大。他們為這一刻準備了十多年…」
更不可思議的是，模型甚至自動生成了他過去常用的行動呼籲（call to action）：「如果你喜歡這類內容，想持續關注AI世界…請查看futuretools.io…非常感謝你的收看。」Matt笑著說，它甚至提到了幾年前的贊助商，證明模型徹底吸收了訓練資料中的所有細節。
相比之下，未經微調的標準Llama模型則產出了一段非常通用、官腔的文字：「在我們結束對NVIDIA在AI領域主導地位的探討時，很明顯他們的成功可歸因於…」兩者風格高下立判。
從零開始：四步驟將你的推文變成AI訓練教材
接下來，Matt Wolfe親身示範如何從零開始，用自己所有的推文訓練一個AI模型。
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獲取數據：從X（前身為Twitter）的後台下載你所有的推文資料，你會得到一個名為
tweets.js的檔案。 -
數據清洗與格式化：這一步是關鍵。原始數據無法直接用於訓練，必須轉換為AI能理解的JSONL格式。Matt直接將
tweets.js檔案上傳到ChatGPT，並下達指令，要求ChatGPT將其轉換為Nebius平台（一個模型微調服務）所需的格式，並自動生成「輸入（Prompt）」與「輸出（Completion）」的配對。例如，看到一則關於AI的推文，ChatGPT會反向生成一個可能的指令，如「用Matt Wolfe的風格寫一則關於AI與VR將如何結合的推文」。 -
選擇平台與模型：Matt選擇了Nebius平台，並上傳了處理好的訓練與驗證資料集。他特別強調了選擇基礎模型的重要性：
- 小型模型（如Llama 3 8B）：適合短文，如推文、標題。訓練速度快、成本低。
- 大型模型（如Llama 3 70B）：適合長文，如YouTube腳本、深度文章。風格模仿更精準，但訓練成本和時間都更高。
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訓練與部署：設定訓練參數（例如，Epochs，即訓練資料的重複學習次數，Matt設定為11次），然後開始訓練。整個過程出乎意料地快，僅花了 7分鐘 就完成了。
驚人成果與成本揭露：微調後的AI真的「活」過來了
訓練完成後，Matt立刻進行測試。他要求模型：「用Matt Wolfe的風格寫一則關於Taco是世上最棒食物的推文。」
- 微調後的模型：生成了一句簡單、口語化的推文：「為什麼Taco是世上最棒的食物？我的意思是，這還用問嗎？」這完全符合他的風格。
- 未經微調的70B模型：則寫出了一段華麗但生硬的文字：「Taco，朋友們，是烹飪完美的巔峰，是質地、風味與溫度的和諧統一…#tacosforlife」。Matt指出，他從來不在推文中使用#標籤，這正是通用AI模型的通病。
最關鍵的是成本。這次訓練推文模型的總花費僅為 2.56美元。相較之下，他之前用來訓練YouTube腳本的Llama 70B模型，因為數據量更大、模型更複雜，花費高達 75美元。這清楚地表明，根據不同需求選擇合適的模型，成本可以被有效控制。這筆一次性投資，就能換來一個永遠懂你的AI。
微調是AI的未來，還是少數人的專利？
Matt Wolfe的教學證明，模型微調不再是頂尖實驗室的專利。雖然目前仍需要一些技術操作，但其帶來的個性化與效率提升是革命性的。對於內容創作者、行銷人員或任何需要大量寫作的專業人士而言，擁有一個能完美複製你品牌聲音的AI，意味著生產力將得到指數級的提升。
正如Matt所預測的，未來像ChatGPT這樣的主流平台很可能會內建更簡單的微調功能。但在那之前，掌握這項技術，正是AI高階使用者與普通使用者之間拉開差距的關鍵。你準備好打造屬於你自己的AI了嗎？
參考資料： https://www.youtube.com/watch?v=pddeyCqevnw
