重點研發與活動歷程
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Gemma-3-TAIDE-12b-Chat-2602釋出
於TAIDE官網與TAIDE huggingface釋出Gemma-3-TAIDE-12b-Chat-2602模型，相較於前期釋出的Gemma 3 TAIDE 12b Chat，增加導入中期訓練（midtraining）技術，透過高品質臺灣資料提升對台灣文化、地理、歷史及社會現象的理解，並修正翻譯腔，使其更符合台灣使用者的日常用語與專業術語習慣。
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Gemma-3-TAIDE-12b-Chat釋出
於TAIDE官網與TAIDE huggingface釋出Gemma-3-TAIDE-12b-Chat模型，相較於前期釋出的Llama3.1-TAIDE-LX-8B-Chat，以Gemma-3-12b模型的進行訓練，並強化辦公室常用任務與多輪問答對話能力，適合聊天對話後任務協助的使用情境。
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Llama3.1-TAIDE-LX-8B-Chat釋出
於TAIDE官網與TAIDE huggingface釋出Llama3.1-TAIDE-LX-8B-Chat模型，相較於前期釋出的Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1，加強對於長文處理的能力與正體中文的解碼速度，以及模型的上下文長度(Context Length)由8K增加至131K。
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公部門應用說明會
結合專家演講及實體工作坊，讓參與者現場體驗TAIDE並進行應用發想，期望未來將其融入現有工作場域，提升工作效率與創新能力。
歷屆模型比較表
Gemma-3-TAIDE-12b-Chat-2602
- 以高品質台灣資料進行中期訓練，加強模型對台灣特有知識的掌握
- 提升對台灣文化、地理、歷史及社會現象的理解
- 修正翻譯腔，使其更符合台灣使用者的日常用語與專業術語習慣
- 增強模型對於複雜指令的理解與執行能力
Gemma-3-TAIDE-12b-Chat
- 以Gemma-3-12b為基礎
- 強化辦公室常用任務和多輪問答對話能力
- 適合聊天對話或任務協助的使用情境
Llama-3.1-TAIDE-LX-8B-Chat
- 以 LLaMA3.1-8b 為基礎
- 提高最大內容長度 (context length)至131K
- 提升長文處理能力
- 正體中文的解碼(decoding)速度快 20%
Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1-4bit
- 以Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 為基礎研發 4 bit 量化模型
- 不顯著降低精度的前提下，提高模型的計算效率、減少資源需求
Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1
- 以 LLaMA3-8b 為基礎
- META於2024年4月19日公開釋出Llama3系列模型
- 提高最大內容長度 (context length)至8K
- 透過基底模型強化，提升自動摘要、寫信、寫文章、中翻英、英翻中等辦公室日常任務能力
TAIDE-LX-7B-Chat-4bit
- 以 TAIDE-LX-7B-Chat 為基礎，研發 4 bit 量化模型
- 不顯著降低精度的前提下，提高模型的計算效率、減少資源需求
TAIDE-LX-7B-Chat
- 強化辦公室常用任務和多輪問答對話能力
- 適合聊天對話或任務協助的使用情境
TAIDE-LX-7B
- 以 LLaMA2-7b 為基礎
- 額外擴充24720個中文字元、字詞，強化模型處理繁體中文的能力
- 嚴格把關模型的訓練資料，提升模型生成資料的可信任性和適用性
- 加強自動摘要、寫信、寫文章、中翻英、英翻中等辦公室常用任務
- 加強台灣在地文化、用語、國情等知識
- 具備多輪問答對話能力
TAIDE 可以做什麼？
自動摘要
快速提取文章摘要，協助用戶快速掌握關鍵資訊，提升閱讀和理解效率。
英翻中
提供英文翻譯成中文的功能，讓用戶能快速閱讀和理解英文文件。
中翻英
提供中文翻譯成英文的功能，協助用戶輕鬆應對跨語言交流。
寫文章
從主題選擇到內容編寫，讓用戶輕鬆完成各類寫作任務。
寫信
自動撰寫電子郵件內容，滿足不同情境下的溝通需求，提升業務效率。
