Re: [新聞]剖析中研院大型語言模型事件的衝擊

先說結論：

發展本土化，繁體中文LLM模型，然後期待這個模型能讓大家使用，根本是錯誤方向。不知道這些專家學者，是在騙經費，還是還沒想清楚產業到底缺什麼。

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如果今天你使用Google搜尋，搜到"台灣是中國的"，或任何有政治偏見的相關文章。
你會不會覺得Google很爛？
所以我們台灣應該要發展一個"繁體，本土"的搜尋引擎取代google？

即使真的做出來了，台灣版google搜尋：
一個只能搜少量英文，繁體，台灣本土資訊的搜尋系統，可被搜尋到的內容還無法一直更新，
有多少商業價值？

這種搜尋引擎，別期待能做什麼產業的應用。
可成為大家可沿用的基礎系統，
這類搜尋引擎本身沒有什麼實用性。

這時重點反而要放在，我們能不能把這搜尋引擎變成工具，內部可以換成自己想要的資料來賺錢。裡面資料有偏見，不通用，根本沒差。
我有了工具，自己改就好。
(ElasticSearch就是走這條路)

同樣的道理也適用於台灣的 LLM/AI的發展。
現在新聞看到的內容，政府相關單位發展AI的模式都很好笑：

因為模型有偏見，所以我們要產出一個本土化知識，繁體中文，專屬於台灣的LLM。之後可能還會包裝，這模型兼顧國際化，英文能力也還可以。

實際上這種丟棄大量英文與簡體中文知識的模型，能力與後續潛力是絕對不如LLaMA2
(或其他不分地域語料的模型)的發展方式的。

如果OpenAI ChatGPT 丟棄大量全球知識，只能輸出台灣本土知識，你還會用嗎？

過分強調本土化，繁體化的模型根本沒意義。
最後台灣產官學只會輸出一堆，號稱本土化，產業化，繁體中文大模型。
結果每個模型能力，都不如免費的ChatGPT網頁版，或都不如LLaMA2用多語言fine-tune的模型。因為只用繁體知識，本土知識，訓練資料量，與跨語言知識量，推理能力，差太多了。

Demo當然沒問題，問訓練資料內有的就好。
但稍微問偏一點的，通用能力完全不如任何全域不分國界的開源模型。

計畫結束了，也永遠不會更新模型新知識。這類LLMs的發展，就如只能搜台灣知識的搜尋引擎，實用性被嚴重限制。

所以，在台灣做任何LLM研發，本土化知識，繁體中文輸出的LLM根本不是重點。
產出任何LLM意義都不大。

真正的重點，應該是要發展自主的LLM工具，
讓各界能夠任意修改LLM能力。
能不能讓台灣各企業，能換上自己公司的專有資料產生專屬的LLM，在各行各業都能取代部分人力，這才是重要的。

台灣真正需要的，
不是只能搜繁體中文知識都搜尋引擎。
不是只能看台灣知識的短影片APP。
不是只能輸出台灣本土知識與繁體中文的LLM。

而是發展適合中小企業可訓練LLM的簡易工具。

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