專屬台灣!優必達攜手台大打造「Taiwan LLM」,為何我們需要本土化的AI?
專屬台灣!優必達攜手台大打造「Taiwan LLM」,為何我們需要本土化的AI?

雲端串流解決服務商優必達(Ubitus)在8日宣布,與台灣大學資訊工程學系副教授陳縕儂合作開發台灣專屬的大語言模型「Taiwan LLM」。

究竟Taiwan LLM的亮點是什麼?Taiwan LLM開源,可以衍生出哪些AI產品?

台灣需要擁有自己的LLM?

Taiwan LLM,是由優必達與AWS(Amazone Web Service)共同提供雲端運算能力,協助副教授陳縕儂的研究團隊進行開發,針對繁體中文市場創建台版大語言模型。該模型是基於Meta Llama 2技術,融合台灣本土的文本資料,包括公開百科、新聞、小說、雜誌以及社群討論等,涵蓋300億個繁體中文字,使大語言模型能對台灣地區的問題回答得更精確。

與此同時,「Taiwan LLM」2.0版已經在網路上開源,專業使用者可以依照自己的需求對模型進行微調,自訂提示詞與應用情境,以確保AI的答覆更具地方色彩與專業性。

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Ubi Han。
圖/ 林芷圓攝影

台灣擁有自己的LLM,必要性是什麼?陳縕儂舉例:「如果我們問目前最知名的ChatGPT,NTU在哪裡?它的答案會是:南洋理工大學(Nanyang Technological University),而不是我們第一時間想到的國立台灣大學,答案就不夠台。」陳縕儂指出,有一個針對台灣特定語言與文化的大語言模型,才能更好地滿足當地語言處理需求,特別是在產業應用方面。

郭榮昌也表示:「身為台灣人,我們過去已經使用太多的海外科技產品,假設本土的AI訓練沒做起來,未來就只能用國外版本的AI。」不僅如此,中國現在也正積極發展AI訓練內容,所傳遞的語言、文化與價值觀必然會影響使用者,「既然(優必達)我們自己有這麼多年的Cloud GPU(圖形處理器),手上也有一些算力資源,就會思考:能不能為台灣做點什麼?」

開發Taiwan LLM,再延伸4種AI應用

此次透過Taiwan LLM開源,優必達也同步發表周邊4個AI應用,分別是:

1. Ubi GPT:專業使用者可以透過Ubi GPT,以API形式進一步取得優必達微調後的LLM資料。

在新品發表會中,優必達展示了透過Ubi GPT整合到Unreal遊戲引擎,搭配優必達雲端串流服務製作的AI NPC應用範例,可以在平板、電腦等各種裝置上體驗跟遊戲世界的AI NPC以自然語言講話互動的情境。

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透過Ubi GPT整合到Unreal遊戲引擎。
圖/ 優必達提供

2. Ubi-chan優必醬:以Taiwan LLM為基礎開發的虛擬形象代言角色。

在「Taiwan LLM」的語音分析能力下,Ubi-chan優必醬能在互動過程中創造喜怒哀樂等不同的表情與肢體變化,也可以跳舞、拍照合影或當場繪畫創作。

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虛擬形象代言角色Ubi-chan優必醬。
圖/ 林芷圓攝影

3. Ubi Art:整合Diffusion繪圖模型,自然語言進行創作的繪圖工具。從文生圖、圖生圖、角色姿勢定義、影像去背,到一鍵生成動畫等,打造簡易使用的AI創作工具。

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Ubi Art。
圖/ 林芷圓攝影
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Ubi Art。
圖/ 林芷圓攝影

4. Ubi Anchor:透過Taiwan LLM濃縮摘要文章,自動生成語音的AI主播。

優必達團隊分享,透過LLM的整合,2、3千字的新聞稿能夠快速濃縮摘要出主播用的文稿,利用TTS語言模型可以生成專屬的聲音,再利用AI會圖模型來生成主播的嘴型,最終達到自動化的影音生成,打造全年無休的AI主播。

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Ubi Anchor。
圖/ 林芷圓攝影

「目標推進台灣開源模型的發展並鼓勵企業運用,除了號召更多優秀的AI科技人才與繁體中文資產投入,也同時發表其他AI相關的解決方法。」

「這不只是Taiwan LLM的啟用,更是集結產官學力量,一起開啟一個『繁中大訓練的時代』,台灣繁體中文語言模型正式開始建置的啟動,優必達會持續投入算力,拋磚引玉讓更多科技人才與優秀的繁中文化資產能一起投入,幫助Taiwan LLM不斷地開源回饋給社會,為台灣繁中文化保留與AI科技的整合,貢獻一份心力。」郭榮昌表示。

責任編輯:錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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