📢陳縕儂本集金句：
✨「一個領導者不會知道員工實際上每天在做什麼，所以 (導入AI) 比較容易的方式其實是 button-up。如果員工自己有一點點這樣的概念，他就想說，這個可不可以幫我一些、哪邊可以省時間，有這個想法然後提出 request，之後可能成立一個 team 去了解員工的需求，看看有沒有辦法把這些 bridge 在一起，產生一些 (AI) 工具。所以我覺得第一步就是要推動整個 AI 的思維，讓大家更願意知道，或者是更願意做學習。 」
📢本集來賓：
✨陳縕儂／國立臺灣大學資訊工程學系副教授
📢收聽這集，你可以得知：
✨為什麼各國開始競相發展各自語言的 AI 模型？台灣似乎比較慢，為什麼？
✨Project TAME 是什麼？台灣為什麼要做屬於自己的繁中語言模型 Project TAME？
✨Project TAME 從年初啟動，至今達成什麼階段性目標？成果好嗎？
✨為什麼 Project TAME 要採用開源形式？為什麼不同領域結盟的 CP 值高過於單打獨鬥？
✨為什麼台灣還要同時發展一個可以評估繁中語言模型好不好的 Benchmark 資料集？不能採用國外的 Benchmark 來評估嗎？
✨為什麼 Project TAME 要把律師考試資料這個法律資料集特別獨立出來？有什麼特殊價值與意義？
✨為什麼 Project TAME 要強調「Experts / 專家」這個角色？專家對於資料品質有什麼重要性？
✨Project TAME 如何針對不同的使用者發展出客製化內容？如何實際應用在醫療問診、線上學習、律師事務所？
✨為什麼語言模型 AI 會特別熱門？甚至能幫各領域的知識銜接起來？
✨繁中如何協助閩南語、客語來建置語言模型？除了語言，在文化上有什麼助益？
✨公司、組織、人，如何開始用 AI？創業者如何觀察符合台灣的 AI 趨勢與機會？
📢本集簡介：
✨由長春集團、和碩聯合科技、長庚醫院、欣興電子、科技報橘聯合發起，與台大資工系、台大資管系及律果科技合作，在 NVIDIA 支持下訓練的「繁體中文專家模型開源專案 TAiwan Mixture of Experts（Project TAME）」，從今年初開始啟動，7 月 1 日正式發表，這是全球首創重量級多產業共同孕育的繁中大型語言專家模型，本集邀請到參與這個計劃的國立臺灣大學資訊工程學系副教授陳縕儂，來為我們分享 Project TAME 對台灣的 AI 應用起到什麼跨領域、跨時代的關鍵性作用。
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