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デンマークの基盤モデルプロジェクトは、FlexOlmo を基盤とした効率的なモジュラー LLM 構造「FlexMoRE」を採用している。これにより、各機関は機密や独自データで訓練された専門モデルを貢献でき、データを共有せずに済む。また、結果として得られるモデルは高アクセシビリティのハードウェア上で実行可能となる。
AWS は、PyTorch や Hugging Face Transformers などのオープンソースツールを活用し、Azercell Telecom と共同でアゼルバイジャン語対応の言語モデルを Amazon SageMaker AI 上で構築・トレーニングするソリューションを発表した。
Google AIチームは、24のアフリカ語に対応するオープン音声データセット「WAXAL」を公開し、低リソース言語の音声認識・合成モデル学習データを補完した。
Microsoft Researchが、低リソース言語向けの人間中心の音声パイプライン「Paza」と初のリーダーボード「PazaBench」を発表。39のアフリカ言語と52のモデルをカバーし、実環境でコミュニティと共にテスト。