Silo AI 训练 Poro 模型：为低资源语言迈出重要一步 🚀🌍
“Silo AI的Poro模型验证了一种训练低资源语言（如芬兰语）多语言LLM的新方法”
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人工智能模型Poro为欧洲的多语言模型实现新里程碑。
总部位于赫尔辛基的Silo AI刚刚在完成Poro模型的训练中取得了重要的里程碑，这标志着该公司在弥合语言鸿沟的使命中迈出了重要一步。📚 这一突破性成就对于为低资源语言开发大型语言模型（LLMs）具有重要意义，这要归功于Silo AI与图尔库大学以及欧盟高性能语言技术（HPLT）项目的合作。🌐
Poro是什么以及为什么如此特别？🦌
Poro得名于芬兰语中的“驯鹿”一词，是开源多语言LLM家族中的先驱。🌍🌐 拥有惊人的342亿参数，该模型可以处理英语、芬兰语和代码，使其具有极高的多功能性。🤯 此外，Poro已在1万亿令牌的庞大数据集上进行了训练，使其能够以卓越的精度深入语言的复杂性。📖
Silo AI公司联合创始人兼首席执行官Peter Sarlin强调了这一成就的重要性，他说：“我们通过Poro证明，我们可以为芬兰语等低资源语言构建具有竞争力的模型。”💪🏻在传统LLMs中，高资源语言如英语占主导地位，限制了低资源语言仅仅用于翻译的潜力。然而，Poro通过保留特定语言及其相关文化的本质，为低资源语言树立了新标准。🌍
Poro如何胜过其他模型？📊
Silo AI自豪地声称，Poro在芬兰语表现上超越了所有现有的开源语言模型。它超越了著名的模型如Mistral、FinGPT、Llama和BLUUMI的1760亿参数模型。🏆这一不可思议成就背后的秘密是什么？
Silo AI团队采用了一种新颖的训练方法，将芬兰语与高资源语言相结合。🤝 这一方法涉及确定低资源语言的最佳数据重用频率，并在芬兰语和英语之间集成翻译成对文本。通过利用跨语言信号，Poro在芬兰语表现出色的同时，还能在英语方面保持自身能力。🌐🔀
Poro在欧洲超级计算机上⚡🖥️
如果说取得突破性语言建模能力还不够，Poro在这方面还有另外一项成就。它自豪地成为第一个在欧洲超级计算机上接受训练的多语言模型。💪🏻这一非凡成就标志着Silo AI能够使用基于AMD的LUMI超级计算机来训练LLMs，这与通常使用的基于NVIDIA的超级计算机有明显不同。💻
迈向欧洲主权🌍⚖️
开源多语言LLMs在促进语言多样性、文化代表性和人工智能的民主获取方面起着关键作用。它们对欧洲对AI主权的渴望尤为重要。🇪🇺
Peter Sarlin指出：“从商业角度来看，这些模型构建了基础线和基础设施，让欧洲公司有机会进行创新。通过这种方式，公司可以创造知识产权，取得优势，进而创造出保持价值在欧洲的伟大业务。”💼🌟
Silo AI和Poro的未来🚀🔮
如前所述，Poro在Apache 2.0许可下可自由使用，可用于商业和研究用途。Silo AI并不满足于仅限于芬兰语；他们目前正努力扩展Poro的能力，涵盖瑞典语、挪威语、丹麦语和冰岛语等北欧语言。未来计划还包括纳入欧盟所有其他官方语言，Silo AI决心弥合语言鸿沟，释放低资源语言的全部潜力。🌐🗺️
问答
问: Poro的发展如何影响全球低资源语言？
答: Poro的突破性发展给全球被边缘化的语言带来了希望。通过优先考虑低资源语言并将它们纳入Poro这样的大型语言模型，Silo AI确保这些语言得到应有的关注和资源支持。这为改进语言理解、翻译和文化保护打开了机会。
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Q: 可以将Poro用作翻译工具吗？
A: 当然可以！虽然Poro不仅提供翻译功能，但它绝对可以作为强大的翻译工具使用。通过在庞大数据集上进行广泛的训练，Poro能够理解语言的微妙和复杂之处，实现准确翻译，捕捉原文的本质。
Q: Silo AI和Poro未来可能会有哪些潜在发展？
A: Silo AI和Poro的未来前景看好。除了扩大Poro的语言范围以包括北欧语言外，他们还有雄心勃勃的计划，将欧盟所有官方语言纳入其中。这种具有远见的做法无疑将革新语言技术，弥合高资源语言与低资源语言之间的差距，促进文化多样性和相互理解。
参考资料
- Enble: Silo AI trains Poro model for low-resource languages
- Enble: Tesla to spend $500M to bring Dojo supercomputer project to Buffalo factory
- Enble: Meta is going after artificial general intelligence, says Zuckerberg. Here’s why it matters
- AI SOVEREIGNTY: Why Europe wants to be in control of its own AI destiny
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