- Aditya氏は、Indic LLMsの評価プロセスを標準化するためにLLMリーダーボードを開発しました。
- 品質の高いデータセットは、AIモデルの開発において最も重要であり、特に大規模言語モデル（LLMs）においては、最終モデルのパフォーマンスに大きく影響します。
- Indic言語におけるデータ不足の問題を解決するために、高品質なIndicデータセットが必要であり、これによってモデルの効果と有用性が確保されます。
- Indic LLMリーダーボードは、Indic_evalライブラリと共に開発されたオープンソースプロジェクトであり、Indic LLMsの評価プロセスを標準化し、公正かつ透明な性能評価を可能にします。
- Indic LLMリーダーボードは、他の研究者や開発者が構築するための基礎となり、言語モデルの品質とパフォーマンスが大きく異なる現代のAIエコシステムにおいて特に重要です。
- Indic LLMリーダーボードの開発者は、AIモデルやデータセットの開発を促進・支援するために、研究者が実験するためのリソース提供、オープンソース活動の促進などが重要であると主張しています。
- 異なるアーキテクチャの実験、視覚言語モデルの開発、英語およびIndic言語用の合成データセット生成のためのデータパイプラインの作成なども行われています。
元記事: https://indiaai.gov.in/article/india-needs-more-datasets-in-indic-languages-aditya-s-kolavi-founder-cognitivelab
