DTGO Corporation Limited se ha asociado con SenseTime, una empresa líder en software de IA con sede en Hong Kong, para desarrollar DTLM (DTGO Large Language Model). DTLM es un gran modelo lingüístico (LLM) que aprovecha la experiencia en el desarrollo de IA y la propiedad de DTGO y los grandes datos de SenseTime para el dominio de tres idiomas: tailandés, chino e inglés. El modelo está diseñado para satisfacer eficazmente los requisitos multilingües en estos tres idiomas, ofreciendo capacidades de alto rendimiento en cada uno de ellos al tiempo que comprende la lengua y la cultura tailandesas locales.

Gracias a la colaboración con SenseTime, el DTLM es un LLM que se basa en la serie de grandes modelos SenseNova, líder de la empresa. En la Conferencia Mundial sobre Inteligencia Artificial 2024 (WAIC), celebrada en Shanghái la semana pasada, SenseTime presentó su Modelo Grande SenseNova 5.5 actualizado. Aprovechando las capacidades lingüísticas significativamente mejoradas de SenseNova 5.5, su amplia base de datos de conocimientos y su alta densidad de información, DTLM es capaz de entablar conversaciones naturales y receptivas en tiempo real.

DTLM es el primer modelo del mundo que funciona eficazmente en estos tres idiomas. Desarrollado con una tecnología de aprendizaje automático que no se basa únicamente en la traducción, DTLM proporciona una experiencia de IA generativa auténticamente local, que incluye leer textos, hacer preguntas y responder de forma natural y rápida en tiempo real. Al empoderar a los clientes tailandeses con esta innovadora solución de IA, DTLM pretende impulsar el crecimiento en diversos sectores y enriquecer aún más el ecosistema de IA de Tailandia, abriendo nuevas oportunidades y posibilidades.

DTLM se centrará inicialmente en los clientes corporativos, ofreciéndoles un uso rentable, ayudando a controlar los gastos de forma eficiente e incorporando un sistema de confianza digital para los clientes que requieren un modelo altamente fiable. El DTLM puede aplicarse de varias formas, especialmente en industrias verticales en las que los datos internos de la organización pueden utilizarse junto con el LLM para responder eficazmente a preguntas sobre el conocimiento interno. También puede utilizarse para desarrollar servicios y aplicaciones externas, como en las bibliotecas universitarias.