聯發科的Breeze-7B
模型介紹
HuggingFace網址: https://huggingface.co/MediaTek-Research/Breeze-7B-Instruct-v1_0
DEMO網址: https://huggingface.co/spaces/MediaTek-Research/Demo-MR-Breeze-7B
聯發科的Breeze-7B模型是一個專為繁體中文和英文雙語環境設計的大型語言模型。由聯發科研究團隊開發的一個開源大型語言模型，基於Mistral-7B進行改進和優化。該模型擁有70億個參數，專門針對繁體中文和英文的語言處理進行了優化。
Breeze-7B主要特點
- 雙語支持：Breeze-7B能夠流暢地理解和生成繁體中文和英文的文本，適用於即時翻譯、商業溝通和智能客服對話等場景。
- 高效能：該模型在繁體中文的推理速度上比市面上其他同級別模型快一倍，能夠在短時間內生成精準且連貫的回應。
- 多功能應用：Breeze-7B不僅能夠進行文本生成，還能精確解讀和生成表格內容，適用於數據分析、財務報表和複雜的排程任務。
- 開源：Breeze-7B採用Apache 2.0開源授權，允許學術界和業界自由使用和修改，促進AI技術的發展。
模型比較
| 模型名稱 | 參數量 | 開發者 | 授權 | 功能調用 | 指令跟隨 |
|---|---|---|---|---|---|
| Breeze-7B-Instruct-v1_0 | 7B | MediaTek Research | Apache 2.0 | ❌ | ✅ |
| Breeze-7B-FC-v1_0 | 7B | MediaTek Research | Apache 2.0 | ✅ | ✅ |
BLOOM-zh
官方頁面：https://huggingface.co/ckip-joint/bloom-1b1-zh
iKala優化版本：https://huggingface.co/ikala/bloom-zh-3b-chat
BLOOM-zh 是由聯發科（MediaTek）基於 BigScience 的 BLOOM 模型進行改進和優化的。BLOOM 模型是由全球多個研究機構和研究人員共同開發的多語言模型，BLOOM-zh 是其專為繁體中文設計的版本。
模型使用了大量繁體中文和英文數據進行訓練，涵蓋了新聞、小說、百科全書等多種文本來源。適用於多種繁體中文文本生成和理解任務，如對話生成、文本摘要、翻譯等
與Breeze的比較
- BLOOM-zh 更適合需要多語言支持和通用文本處理的應用場景，特別是在跨語言文本生成和理解方面有優勢。
- Breeze 則更適合繁體中文的專業應用，特別是在需要高效能和專業知識的領域，如醫療、法律和電子製造等。
TAME (TAiwan Mixture of Experts)
Project TAME（TAiwan Mixture of Experts）是一個專為繁體中文及台灣產業需求設計的大型語言模型。該模型由多家領先企業與台灣大學資工系合作開發，旨在提升台灣在地化的AI應用能力。
- GitHub https://github.com/MiuLab/Taiwan-LLM
- 模型聊天頁面 https://www.twllm.com
TAME模型特點
- 參數量：Project TAME擁有700億參數，專為繁體中文設計，能夠精準理解和生成繁體中文文本。
- 訓練數據：模型使用了來自多個產業的專業數據進行訓練，包括石化業、電子製造、醫療服務、法律等領域，涵蓋了近5000億個詞元（token）。
- 在地化與產業化：Project TAME特別強調在地化和產業化，能夠理解台灣文化和語境，並針對台灣產業的特定需求進行優化。
TAIDE-LX-7B介紹
官方網站：https://huggingface.co/taide/TAIDE-LX-7B-Chat
TAIDE-LX-7B 是由台灣國家科學及技術委員會（國科會）開發的一款大型語言模型，專為繁體中文和台灣在地需求設計。基於 Meta 的 LLaMA2-7B 模型進行改進和優化。TAIDE-LX-7B 擁有 70 億參數，這使得它在計算資源需求和性能之間達到平衡。
