要約：
- サルヴァムAIは、10のインド言語に堪能なオープンソースの大規模言語モデル「Sarvam 2B」を開発
- インドの言語のニュアンスや方言などを理解するためには、英語以外の言語向けにデザインされたLLMが必要
- インド語のLLMの開発は困難であり、正確なデータが必要である
- LLMsには高性能なデータとともにGPUが必要であり、適切なトークン化はモデルの効率性と信頼性のバランスが重要
- インド語のLLMsの開発には多くの人々が関与し、言語の促進、デジタル化、保存が目指される
考察：
この記事から、インドのAIをインド風にする取り組みやインド語のLLM開発の困難さが明らかになります。データの制約や技術的な課題が存在し、適切なバランスを見つけることが重要であると感じます。インドの多様な言語を保護し、活用するために、LLMの継続的な訓練と調整が不可欠であることも理解できます。