लैटम-जीपीटी नया है लैटिन अमेरिका विकसित हो रहा है और बड़े भाषा मॉडल विकसित किए जा रहे हैं। गैर -लाभकारी चिली नेशनल सेंटर फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (CNIA) के नेतृत्व में यह परियोजना, लैटिन अमेरिका की भाषा और संदर्भ में प्रशिक्षित एक खुले स्रोत AI मॉडल को विकसित करके क्षेत्र को तकनीकी स्वतंत्रता हासिल करने में मदद करने का लक्ष्य रखती है।
सेनिया के निदेशक अल्वारो सोटो ने वार्ड एन एस्पोल को एक साक्षात्कार में कहा, “इस काम को केवल एक समूह या लैटिन अमेरिका में एक देश द्वारा अपनाया नहीं जा सकता है: यह एक चुनौती है जिसे सभी को भाग लेने की आवश्यकता है।” “LATAM-GPT एक ऐसी परियोजना है जो सभी भागीदारों के ऊपर एक खुला, स्वतंत्र और, ऊपर बनाना चाहता है।
परियोजना अपने सहयोगी चेतना के लिए खड़ा है। सोटो ने समझाया, “हम खुले ए, डिप्सेक या Google के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं करना चाहते हैं। हम लैटिन अमेरिका और कैरेबियन के साथ एक विशिष्ट मॉडल चाहते हैं, सांस्कृतिक जरूरतों और चुनौतियों के प्रति सचेत, जैसे कि विभिन्न बोलियों को समझना, क्षेत्र का इतिहास और अद्वितीय सांस्कृतिक पहलुओं,” सोटो ने समझाया।
लैटिन अमेरिका और कैरिबियन संगठन के साथ 33 रणनीतिक साझेदारी के लिए धन्यवाद, परियोजना ने आठ टेराबाइट्स की तुलना में कई मिलियन पुस्तकों के बराबर एक कॉर्पस एकत्र किया है। इस डेटा बेस ने 50 बिलियन मापदंडों के साथ एक भाषा मॉडल के विकास को सक्षम किया है, एक ऐसा पैमाना जो इसे GPT -1.5 के बराबर बनाता है और तर्क, अनुवाद और संघों जैसे जटिल कार्यों को करने के लिए एक माध्यम से उच्च शक्ति देता है।
LATAM-GPT को एक क्षेत्रीय डेटाबेस में प्रशिक्षित किया जा रहा है, जिसने 20 लैटिन अमेरिकी देशों और स्पेन से जानकारी संकलित की, जिसमें कुल 2,645,3 दस्तावेज शामिल हैं। डेटा वितरण क्षेत्र के सबसे बड़े देशों में एक महत्वपूर्ण एकाग्रता दिखाता है, जिसमें 6885,000 दस्तावेज शामिल हैं, जिनमें मेक्सिको 385,000, स्पेन 325,000, कोलंबिया 220,000 और अर्जेंटीना 210,000 दस्तावेज शामिल हैं। संख्या इन बाजारों के आकार, उनके डिजिटल विकास और संरचनात्मक सामग्री की उपलब्धता को दर्शाती है।
“शुरू में, हम एक भाषा मॉडल को चालू करेंगे
पहला मॉडल भविष्य में अधिक उन्नत तकनीक के पारिवारिक विकास पर स्केलिंग के लिए है, जिसमें अंक, चित्र और वीडियो और अधिक से अधिक मॉडल शामिल हैं। “यह एक ऐसी खुली परियोजना है, हम चाहते हैं कि अन्य संस्थान इसका उपयोग करने में सक्षम हों। कोलंबिया की एक टीम स्कूली शिक्षा के लिए अनुकूल हो सकती है या ब्राजील में एक स्वास्थ्य क्षेत्र के लिए इसे अनुकूलित कर सकती है।
