有用過AIChat等解決疑難雜症的讀者，大都領教過不時出現簡體字的「創建」或「生成」。不過情況開始有變，事關台灣鴻海今天（10日）上午宣佈，其研究院推出了第1版具有推理能力的人工智能（AI）繁體中文大型語言模型。未來，鴻海將透過導入AI大型語言模型，提升智能製造、智能電動車及智慧城市等三大平台的數據分析效率。
在模型訓練過程中，鴻海指出，輝達提供了Taipei-1超級電腦及技術諮詢，協助鴻海研究院成功完成模型訓練，並使用輝達（NVIDIA）NeMo人工智慧模型服務。
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該繁體中文大型語言模型，內部開發代碼為FoxBrain。FoxBrain模型最初是為內部應用而設計的，涵蓋數據分析、決策輔助、文書協作、數學、推理解題及代碼生成等功能，未來將對外開源分享。
「開源」（open sourced）意指支撐AI的運算代碼將公開給其他企業和研究人員，讓所有人都能使用這些技術來建構和推廣自己的產品。
鴻海指出，FoxBrain作為鴻海研究院AI推理LLM模型的訓練成果，展現了理解與推理能力。在數學及邏輯推理測試中表現出色，並且能增強台灣使用者的語言風格。
鴻海研究院解釋，人工智慧研究所在FoxBrain的訓練過程中，使用了120張輝達（NVIDIA）H100繪圖處理器（GPU），並透過NVIDIA Quantum-2 InfiniBand網路擴展，僅花費約4週時間完成，這種模型訓練方式具備低成本和高效率的特性。
在相關規格與訓練策略方面，鴻海研究院指出，FoxBrain透過自主技術建立了24類主題的資料增強方式與品質評估方法，生成了98B詞元（tokens）高品質中文預訓練資料，上下文處理的長度為128K token，總計算力花費為2688 GPU days，並採用了多節點平行訓練架構，以確保高效能與穩定性。
在測試結果上，鴻海研究院表示，FoxBrain在數學領域較基礎模型Meta Llama 3.1全面提升。相較於目前最好的繁體中文大模型Taiwan Llama，FoxBrain在數學測試中取得顯著進步，並在數學推理能力方面超越Meta目前已推出的同等級模型。雖然與DeepSeek蒸餾模型仍有些微差距，但其表現已相當接近世界領先水平。
鴻海指出，未來將透過導入AI大型語言模型，強化智能製造、智能電動車及智慧城市等三大平台的數據分析效率，使FoxBrain成為推動智慧應用升級的重要引擎，並計劃對外開源分享，以擴大模型的應用範圍，與技術夥伴共同推動AI在製造業、供應鏈管理及智慧決策領域的應用。
鴻海又指，FoxBrain的成果將於美國時間3月17日起舉行的輝達年度GTC大會專題演講中首次對外發表，主題為「From Open Source to Frontier AI: Build, Customize, and Extend Foundation Models」。
