AI Sweden, sadarbībā ar Vācijas Fraunhofer IAIS, ir nodrošinājusi piekļuvi Barcelonā bāzētajam superdatoram “Mare Nostrum 5”. Lēmums tika pieņemts kā proaktīvs solis attīstīt uzlabotas valodu modeļus 45 Eiropas valodām un dialektiem, tostarp zviedru valodai. Pēc Magnusa Sahlgrena no AI Sweden teiktā, šī partnerība ir stratēģiska, jo uzlabos zviedru mākslīgā intelekta tehnoloģiju iespējas.
AI Sweden Vadītā Jaunievedumu Multivalodu AI Pētniecība
Centienos pilnveidot un papildināt valodu saprašanai, AI Sweden plāno izlaist virkni spēcīgu, plašsapņainu valodu modeļus, kas līdzinās globāli atzītiem sistēmām, piemēram, Chat GPT un Google Gemini. Ar 2022. gada Zviedru GPT-SW3 izveidi, komanda ir gatava palielināt savu modeļu veiktspēju jaunos augstumos. Paredzamie uzlabojumi būs dramatiski un nozīmīgi ietekmīgi.
Magnuss Sahlgrens, kurš ir AI Sweden valodu saprašanas pētniecības nodaļas vadītājs, uzsvēra potenciālās priekšrocības, kas rodas, trenējot spēcīgus valodu modeļus vairākās valodās. Īpaši mazākās valodas gūs ieguvumus savā efektivitātē, integrējot lielāku valodu datu kopas modeļos.
Treniņš ir paredzēts sākt maijā, izmantojot web-scraped datus, un sākotnēji paredzams, ka valodu modeļi kļūs darbības gatavi dažu mēnešu laikā. Šim uzdevumam ir nepieciešami apbrīnojami 8,8 miljoni stundu datora laika, izmantojot klasteri, kas satur 4 480 Nvidia H100 grafiskās kartes—tāda infrastruktūra, kas Zviedrijā nav redzēta.
Viena no šī projekta ambiciozajām mērķa ir uzlabot atbalstu minoritāšu valodām, piemēram, Sāmu valodai. Lai gan sākotnējā apmācības fāzē var nebūt iekļauta Sāmu valoda, Sahlgrens apliecināja, ka modeļa turpmākās adaptācijas iekļaus spējas saprast šo minoritāšu valodu, atkarībā no pieejamības un Sāmu valodas datu kvalitātes.
Svarīgie Jautājumi un Atbildes:
– Kāpēc AI Sweden sadarbojas ar Fraunhofer IAIS un izmanto Barcelonas Mare Nostrum 5 superdatoru?
AI Sweden sadarbojas ar Fraunhofer IAIS, lai izstrādātu uzlabotus daudzvalodu modeļus, un Mare Nostrum 5 nodrošina nepieciešamo skaitļošanas jaudu, lai efektīvi trenētu šos modeļus ar lielām datu kopām.
– Kāds ir šo valodu modeļu izstrādes mērķis 45 Eiropas valodām?
Mērķis ir pilnveidot un uzlabot valodu saprašanas un apstrādes spējas plašā spektrā Eiropas valodās, ieskaitot tos ar mazākām datu kopām, un nodrošināt vienādas tehnoloģiju attīstības valodu mākslā attiecībā uz valodām, kas var būt mazāk atbalstītas.
– Kādi ir šī projekta gaidāmie labumi?
Projektā tiek sagaidāms, ka tiks iegūti valodu modeļi ar dramatiski uzlabotu veiktspēju, piedāvājot labāku Eiropas valodu saprašanu un ģenerēšanu, un potenciāli palīdzot saglabāt un atbalstīt minoritāšu valodas.
Svarīgie Izšķiršanu un Kontroverses:
– Datu Pieejamība: Minoritāšu valodām, piemēram, Sāmu valodai, var būt grūti atrast pietiekami kvalitatīvus datus, kas nepieciešami efektīvu AI modeļu apmācībai.
– Skaitļošanas Resursi: Tik liela apmācības uzdevuma prasīto skaitļošanas laika un resursu apjoms ir ievērojams, prasa piekļuvi spēcīgai infrastruktūrai, tādai kā Mare Nostrum 5.
– Ētiskās un Privātuma Pārdomas: Web-scraped datu izmantošana valodu modeļu apmācībai var radīt bažas par privātumu un datu etisko izmantošanu.
Priekšrocības un Trūkumi:
Priekšrocības:
– Minoritāru Valodu Iekļaušana: Šis projekts var palīdzēt atbalstīt un saglabāt minoritāru valodas, iekļaujot tās uzlabotos AI modeļos.
– Tehnoloģiju Attīstība: Daudzvalodu modeļu izstrāde, kas saprot un apstrādā plašu Eiropas valodu klāstu, var veicināt vairāk iespēju plašākai komunikācijai un informācijas pieejamībai.
– Pētniecība un Sadarbība: Projekts veicina starptautisku sadarbību un stimulē pētniecību jomās, kā AI un skaitļu lingvistika.
Trūkumi:
– Resursu Intensitāte: Šādi projekti prasa lielas skaitļošanas resursus, kas var būt dārgi un enerģijai intensīvi.
– Uzspiestības un Neprecizitāte: Ja netiek rūpīgi pārvaldīti, AI modeļi var pastāvīgi sekot apmācības datiem piemītošajām uzspiestībām, kas var novest pie neprecīziem vai netaisniem rezultātiem noteiktām valodām vai dialektiem.
– Datu Privātums: Valodu modeļu apmācība ar web-scraped datiem jāveic, ņemot vērā datu īpašniecību un individuālo privātumu.
Lai iegūtu vairāk informācijas par AI pētniecību un sadarbības pasākumiem, apmeklējiet oficiālo AI Sweden vietni vietnē AI Sweden, un, lai iegūtu vairāk informācijas par augstas veiktspējas skaitļošanas resursiem, apmeklējiet Barcelonas Superdatoru Centru vietnē BSC-CNS.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it