以5項任務來評測，評分為0到10分，ChatGPT 3.5得到8.68分，可商用的TAIDE-7B為8.3分，學研用的TAIDE-13B為8.74分。如果以中文mt-bench為評測工具，同樣以0到10分為評分，ChatGPT 3.5得到8.72分，可商用的TAIDE-7B只有6.24分，學研用的TAIDE-13B則是8.48分。

儘管4月底已釋出基於Llama 3的測試版模型，但目前TAIDE模型仍以Llama 2為主，結合繁體中文訓練資料。為了取得繁體中文資料，TAIDE團隊從「字詞語料」、「通用文字」、「特定領域」三方面盤點公私部門的資料，逐一取得授權，目前資料授權單位涵蓋中央部會、地方政府及民間組織，已完成處理的繁體中文資料共113.6GB，用於訓練模型。徐玉梅指出，未來精進及發展更大規模的模型，還需要各界提供更多的資料，以訓練模型。

至於算力方面，原本臺灣杉二號建置32臺Nvidia V100，供TAIDE模型專用。政府去年以1.1億元建置Nvidia H100，並與暨有臺灣杉二號整合，去年12月正式服務，模型訓練所需的時間縮短一半。

為了讓模型符合需求，團隊開發模型的同時，也和產學研合作，例如知識檢索、跨，在產業方面，有業者結合模型開發企業專用的AI一體機，還有知識管理查詢、公文輔助文稿。

徐玉梅表示，在計畫推動一開始，就與產學研共同合作，目前的合作案例，一部分在開發中，部分則已商品化，也有一些正與政府部門接洽，希望推動實際的應用。

目前TAIDE模型的應用已有國臺客語，缺少原住民語言，她補充說明，目前TAIDE以純文字為主，訓練模型需要大量資料，原住民語言資料多以影像、影音為主，原住民語言的資料蒐集比較不易，後續會與原住民委員會，或是從數位典藏國家型計畫尋找可利用的原住民語言資料，TAIDE第一階段為純文字資料，後續會發展多模態發展，蒐集圖片資料。

至於未來產業及公部門如何運用？國科會政務副主委林法正表示，TAIDE為基礎或通用模型，釋出供外界運用，公部門可結合其業務特有的資料，可應用在資料彙整、會議記錄彙整，寫公文，或是回覆民眾的詢問。TAIDE計畫剛開始與教授合作，因此最初應用在教育方面，未來在法律、醫療的應用也正在發展中。

AI快速發展應用，各國制定專門的法規，臺灣也在研擬AI基本法，林法正指出，因AI科技發展非常快，各國在制定基本法上都採取觀望態度，因應外界的期望，國科會原本預定今年底提出基本法給行政院，如果行政院認為有需要提前，可提前至10月提出基本法。