Atbalsta:
Lielais MI modelis Eiropas valodām
Mēs veidojam atvērtu pamata LVM (lielo valodas modeli) nepietiekami pārstāvētām Eiropas valodām – bāzi, ko varēsiet precīzi pielāgot savām konkrētajām vajadzībām. Tas ir pielāgojams, drošs un veidots, izmantojot Eiropas valodu datus.
2024. gada jūnijs
Tilde uzvar
Large AI Grand Challenge 🙌
2024. gada septembris
Modeļu apmācība
sākas
Modelis tiek publicēts
Hugging Face 🎉
Tava valoda ir pelnījusi labāku MI
Mēs pie tā jau strādājam
Kāpēc TildeLM?
- Pielāgojams ar saviem datiem
- Drošs un pilnībā konktrolējams
- Izvietojams lokāli vai mākonī
- Integrējas ar esošajām sistēmām un darbplūsmām
- Būvēts kā pamats moderniem MI risinājumiem

MI pamats, kam var uzticēties
Pielāgoti MI risinājumi uzņēmumiem un organizācijām 💼
Valsts valodas modeļa izstrāde valdībām 🏛 ️
Vada LUMI, atbalsta Eiropa
TildeLM attīstību atbalsta Eiropas Komisija, un to darbina LUMI – ātrākais superdators Eiropā. Uzvarot Large AI Grand Challenge., mums ir piešķirti 2 miljoni GPU stundu uz LUMI, lai realizētu šo vērienīgo projektu.

Sniedziet savu ieguldījumu daudzvalodu nākotnē

Mūsu solījums
Apņemamies nodrošināt atvērtu sadarbību
Atvērta piekļuve
Integritāte un drošība
Mēs garantējam, ka TildeLM ir drošs un tajā nav kaitīga vai kļūdaina satura, tādējādi nodrošinot resursa uzticamību daudzveidīgam, publiskam lietojumam.
Zināšanu apmaiņa
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 kādām 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.