Atbalsta:

Lielais MI modelis Eiropas valodām
Mēs veidojam atvērtu pamata LVM (lielo valodas modeli) nepietiekami pārstāvētām Eiropas valodām – tā būs bāze, ko varēs precīzi pielāgot konkrētām vajadzībām. Modelis ir pielāgojams, drošs, un tā veidošanā izmantoti Eiropas valodu dati.
2024. gada jūnijs
Tilde uzvar
Large AI Grand Challenge 🙌
2024. gada septembris
Sākas
modeļa apmācība
Modelis tiek publicēts
Hugging Face 🎉
Mūsu valoda ir pelnījusi labāku MI


Mēs pie tā jau strādājam
Kāpēc TildeLM?
- Pielāgojams, izmantojot savus datus
- Drošs un pilnībā kontrolējams
- Izvietojams lokāli vai mākonī
- Iespēja integrēt esošās sistēmās un darbplūsmās
- Būvēts kā pamats moderniem MI risinājumiem

MI pamats, kam var uzticēties
Pielāgoti MI risinājumi uzņēmumiem un organizācijām 💼
Valsts valodas modeļa izstrāde valdībām 🏛 ️
Darbību nodrošina superdatori, ko atbalsta Eiropa
TildeLM izstrādi atbalsta Eiropas Komisija, un tā darbību nodrošina Kopuzņēmuma EuroHPC augstākā līmeņa superdatori — LUMI un Jupiters. Uzvarot Large AI Grand Challenge, mums ir piešķirti 2 miljoni GPU stundu darbam ar LUMI, lai realizētu šo vērienīgo projektu.

Sniedziet savu ieguldījumu daudzvalodu nākotnē

Mūsu solījums
Apņemšanās atvērt sadarbības 🤝
Atvērtās piekļuves 🔓
Integritātes un drošības 🛡 ️
Mēs garantējam, ka TildeLM ir drošs un tajā nav kaitīga vai kļūdaina satura, tādējādi nodrošinot resursa uzticamību daudzveidīgam, publiskam lietojumam.
Zināšanu apmaiņas 📚
Mēs esam apņēmušies veidot sadarbību un dalīties ar informāciju, aicinot partnerus strādāt kopā ar mums un virzīt TildeLM attīstību, lai ikvienam būtu labums.
Esiet lietas kursā
Bieži uzdotie jautājumi
Kas ir TildeLM?
Kāpēc lielajos valodas modeļos ir svarīga valodu vienlīdzība?
Uz kurām valodām koncentrējas TildeLM projekts?
Projekta mērķa valodas ir Austrumeiropas un Baltijas valstu valodas, piemēram, bulgāru, horvātu, čehu, igauņu, somu, latviešu, lietuviešu, maķedoniešu, melnkalniešu, poļu, serbu, slovāku, slovēņu un ukraiņu. Modelis līdzvērtīgās proporcijās atbalstīs arī lielākas valodas, piemēram, angļu, franču, vācu un krievu, lai nodrošinātu tulkošanu un ar to saistītos daudzvalodu uzdevumus.