Model Inference
模型推論
模型推論是讓訓練完成的模型處理新內容，再給出預測、分數或答案。這個過程不會改動模型學到的權重。
另一個例子
工程師把一份 240 個文字單位（token）的事故摘要交給已上線的模型。模型回傳嚴重度與耗時紀錄；用梯度更新模型屬於訓練，不是推論。
主要部分
- 01已訓練權重
- 02執行期輸入
- 03預測或生成結果
什麼時候用
說明模型在應用程式中執行，以及服務容量、延遲或輸出速度時，可以使用這個詞。
什麼時候不要用
不要用這個詞表示模型訓練、評測設計，或人類的思考推理。
程式裡的名稱
model.forward(input) → output 上線前要檢查
檢查模型與提示詞版本、參考資料、有版本編號的評估集與指標。驗證答案能否連回來源證據，也要檢查工具權限與隱私。再檢查常見失敗、拒答、安全退路與人工覆核。也要檢查監控、成本、速度與回復方式。
預期成果：使用或評估 模型推論 (Model Inference)，讓 AI 行為可以衡量，也能連回證據。 使用者情境：工程師把一份 240 個文字單位（token）的事故摘要交給已上線的模型。模型回傳嚴重度與耗時紀錄；用梯度更新模型屬於訓練，不是推論。 AI 方法或概念：模型推論 (Model Inference)。 適用理由：說明模型在應用程式中執行，以及服務容量、延遲或輸出速度時，可以使用這個詞。 不應使用的情況：不要用這個詞表示模型訓練、評測設計，或人類的思考推理。 AI 要求：定義輸入與參考證據。設定模型和工具權限。使用有版本編號的評估資料與指標。說明失敗、拒答、隱私、速度與成本限制。 營運防護：保留可查詢記錄，並隱藏其中的敏感資料。提供使用者看得懂的安全退路。標出必須由人員覆核的步驟，並定義模型或提示詞的回復方式。 驗收條件：在有版本編號的評估集上記錄目前基準與目標。測試邊界案例與惡意輸入。驗證安全退路、監控、權限與回復方式。 證據與限制（證據邊界）：沒有一份官方標準能管到全部內容。不同團隊、平台或框架的用法可能不同。 待確認：目標任務、模型與版本、評估負責人、參考資料、風險門檻、工具權限，以及正式環境的安全退路。
檢查這份需求
請 AI 程式助手檢查目前如何使用 模型推論 (Model Inference)。 定義：模型推論是讓訓練完成的模型處理新內容，再給出預測、分數或答案。這個過程不會改動模型學到的權重。 正式環境檢查：檢查模型與提示詞版本、參考資料、有版本編號的評估集與指標。驗證答案能否連回來源證據，也要檢查工具權限與隱私。再檢查常見失敗、拒答、安全退路與人工覆核。也要檢查監控、成本、速度與回復方式。 修改程式前，先列出看到的證據、缺口、嚴重程度，以及最小且安全的修正。