- インドは多様なインド文化と感受性を考慮した多様なAIモデルが必要
- NVIDIAのエグゼクティブMohit Sewakは、西洋中心のモデルから離れる必要性を強調
- 多言語データセットと合成データ生成が必要
- インドLLMsは音声を含む多様モダルであるべき
- インドは23の公用言語と123の独自言語で約10,500の方言が話される
- 文化多様性と感受性を考慮しつつモデルを構築することが重要
- 西洋文化や嗜好で訓練されたLLMsを使用することは避けるべき
- インドの文化多様性と感受性をインドLLMsに適合させることが重要
- 合成データの構築が必要であり、集めたデータだけに頼るべきではない
- LLMsの拡大は避けられず、新しい機会を見出すことが重要
この記事では、インドにおいて文化や言語の多様性を考慮したAIモデルの重要性が強調されています。西洋中心のモデルではなく、インド固有のデータや合成データを使用して、適切なインドLLMsを構築する必要があると述べられています。また、インドの文化や感受性に合わせたモデルを開発することが、今後の重要な課題であることが強調されています。
元記事: https://yourstory.com/2024/07/bharat-culturally-aligned-multimodal-ai-models-nvidia-exe