Taipei – 12. Februar 2025. Die Trustworthy AI Dialogue Engine (TAIDE) des Nationalen Wissenschafts- und Technologierats, die als Taiwans Version von ChatGPT gilt, hat zum ersten Mal seit 10 Monaten ein Update veröffentlicht. Bei dem im Februar dieses Jahres veröffentlichten Update handelt es sich um ein kommerzielles TAIDE 8B-Modell, das auf dem offen zugänglichen Grundmodell Llama 3.1 von Meta basiert.
Meta hat bereits die Version 3.4 von Llama veröffentlicht, aber laut dem stellvertretenden Generaldirektor des National Center for Hochleistungs-Computing des Natinalen Wissenschafts- und Technologierates (National Science and Technology Council/NSTC), Yao Chin-min (姚志民), ist es für Taiwan unmöglich, jeder Aktualisierung zu folgen. Yao sagte, dass eine sorgfältige Bewertung erforderlich sei, um zu entscheiden, ob das Modell nach solchen Aktualisierungen neu trainiert werden sollte oder nicht.
Das TAIDE-Modell wurde über 170.000 Mal heruntergeladen. Zu den bekanntesten Anwendungen gehören laut des Natinalen Wissenschafts- und Technologierates der taiwanische und englische Lernroboter an der Nationalen Universität Tainan und die taiwanische und Hakka-Chat-Plattform der Nationalen Yang Ming Chiao Tung Universität.
Der Rat sagt, er sei dabei, eine Anwendung zu entwickeln, die Mandarin-Chinesisch-Unterrichtsmaterial generieren kann, sowie eine Anwendung für medizinische und gesundheitliche Themen. Laut NSTC werden die Modelle noch optimiert, indem mehr Daten gesammelt und die Ergebnisse getestet werden.
NSTC teilte mit, dass TAIDE im April 2024 die Modelle TAIDE LX-7B (kommerzielle Version) und TAIDE LX-13B (akademische und Forschungsversion) auf der Grundlage von Llama 2 und im Mai 2024 ein kommerzielles Modell TAIDE 8B auf der Grundlage von Llama 3 herausgebracht habe. Die jüngste Aktualisierung, die im Februar dieses Jahres herausgegeben wurde, sei ein weiteres kommerzielles TAIDE 8B-Modell auf der Grundlage von Llama 3.1.
Zu der Frage, ob sich die jüngsten Kürzungen des NSTC-Budgets auf das TAIDE-Projekt auswirken werden, merkte das Zentrum an, dass finanzielle Unterstützung für die Datenerfassung und die Modellentwicklung erforderlich ist und dass die Kürzungen die Effektivität der Projektumsetzung beeinträchtigen werden.