概念解說 · 2026-10-26
直接 copy 落 WhatsApp 用，留 email 即寄。唔會賣你資料。
免費下載 →老闆因擔心資料洩漏而禁止使用ChatGPT？其實無須放棄AI便利。透過兩難分類法，將工作分拆處理，即可兼顧公司規定與工作效率。
將工作分為敏感與非敏感兩部分，敏感資料留本地，創意構思放雲端。
這種方法結合風險控制與效率，既遵守公司規定，又保留AI的輔助功能。
官方並無統一標準，企業需自行判斷資料屬性，界限必須清晰。
任何涉及隱私或機密的內容絕對禁止上載雲端，以免觸犯法規或公司紅線。
模型選擇取決於硬件支援，中小企電腦通常運行7B或13B參數模型。
高性能工作站可嘗試70B以上模型，表現更接近雲端大模型，複雜推理能力更佳。
使用Ollama工具，打開終端機輸入指令即可自動下載並啟動模型。
過程無需複雜設定，新手也能輕鬆完成，模型下載後自動提供服務。
透過瀏覽器訪問預設地址 localhost:11434，即可進入模型互動界面。
在輸入框提問，確認反應速度與準確度，驗證本地模型是否正常運作。
處理長文本速度較慢，知識可能較舊需定期更新，且對硬件要求較高，舊電腦可能無法流暢運行。
建議雲端負責創意激盪，本地負責處理敏感資料，實踐兩難分類法，即刻檢查公司數據政策並開始執行。
對於日常文書、代碼生成同簡單對話，現代家用硬件嘅速度完全足夠，甚至因為無網絡延遲而感覺更順暢。
以前需要寫程式，現在有唔少開箱即用嘅工具（如LM Studio、Ollama），幾分鐘內就可以開始運行模型。
可以嘗試量化模型（Quantized Models），佢哊體積細、記憶體需求低，喺普通電腦上都能跑動。
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