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在全球技术中心培养下一代人工智能创新者
几年前，我不得不做出一生中最重要的决定之一：继续担任墨尔本大学的教授，还是搬到世界另一个地方，帮助建立一所完全专注于人工智能的全新大学。随着人工智能在过去的几年中飞速发展……
来源:MIT Technology Review _人工智能世界各地的复杂性
今天，牛津互联网研究所在“计算北部”的牛津互联网研究所（Oxford Internet Institute）将AI的回报大部分享有。这些国家，例如美国，英国，法国，加拿大和中国，已经统治了研发，并建立了能够培训基础模型的艺术现状AI基础设施。这不足为奇，因为这些国家是世界许多顶级大学和大型科技公司的所在地。
但是，这种创新的浓度是为居住在这些主要国家外面并具有不同文化背景的数十亿人所付出的。
大语言模型（LLMS）是这种差异的说明。研究人员表明，许多最受欢迎的多语言LLM的表现较差，而英语，中文和少数其他（主要是）欧洲语言都以外的语言。然而，如今大约有6,000种语言，其中许多语言在非洲，亚洲和南美的社区中。仅阿拉伯语就有近4亿人的话，印地语在世界各地拥有5.75亿扬声器。
例如，与阿拉伯语相比，与阿拉伯语相比，Llama 2的性能高出50％。同时，由Mbzuai共同开发的LLM Jais超过了阿拉伯语的Llama 2，并且与Meta的英语模型相媲美（请参见下表）。
该图表显示，开发为每个人有效的AI应用程序的唯一方法是在计算北方之外创建新机构，该机构始终如一地投资于为全球成千上万的语言社区设计的构建工具。
创新环境
今天，就像MBZUAI在圣克拉拉河谷的前任一样，我们有机会建立一个以大学为中心的新技术中心。