一個新模型的誕生

自主研發繁體中文大型語言模型的路徑

步驟1 步驟2 步驟3 步驟4 步驟5 步驟6 步驟7 步驟8 步驟9 步驟10
了解大型語言模型應用場景與規模 處理文本數據 編寫注意力機制 從零開始實現 GPT 模型 在未標記數據上進行預訓練 文本分類的微調 結合人類反饋的微調 安全對齊 基準驗測 實務中使用大型語言模型
了解大型語言模型應用場景與規模 設定目標要用的規模大小,例如: 7B、13B、70B、130B、220B 處理繁體中文文本資料 專業領域的資料清洗與整理 編寫注意力機制 檢驗資料與模型的困惑度 從零開始實現 GPT 模型 (或是其他基礎模型再加工) 在未標記資料/數據上進行預訓練 文本分類的微調 領域深化/模型特化的形塑 結合人類反饋的微調 使用繁體中文測試集評估/抑制偏見 安全對齊/使用繁體中文測試集測驗檢定 基準驗測/使用繁體中文測試集測驗檢定 大語言模型的落地與產品化 改變知識的檢索與提供方式 與工具增強協作的應用 智慧型決策與任務的代理

台灣在地團隊、領域同業或研究機構現況:

TW-Bench(AGIB.tw) 主持人:Teemo

台灣AI教學共創實驗室 主持人:林穎俊

藥學.要學:AI驅動的個人化精準學習 主持人:進良Thomas

LLMezify-大型語言模型科普公開課計畫 孵大學 X-University

TAIDE(國科會) 執行長:李育杰

Taiwan-LLaMa & Chatbot Arena 主持人:林彥廷

數位發展部評測中心 窗口:柯維然

中華民國台灣開源語言資料集社群 主持人:謝昆霖

聯發創新基地 窗口:陳宜昌

資料整理日期:2024/12/15

不定期更新進度,歡迎聯繫聯絡人補充或更新內容.