बेंगलुरु: भारत क्लाउड के लिए दूसरा सबसे बड़ा बाजार बनकर उभरा है, जो देश के तेजी से बढ़ते एआई पारिस्थितिकी तंत्र और तकनीकी रूप से परिष्कृत डेवलपर आधार को दर्शाता है। भारत में क्लाउड का लगभग आधा उपयोग कंप्यूटर और गणितीय कार्यों पर केंद्रित है, जिसमें अनुप्रयोगों का निर्माण, विरासत प्रणालियों का आधुनिकीकरण और उत्पादन-ग्रेड सॉफ़्टवेयर को तैनात करना शामिल है – जो पूरे बाजार में इंजीनियरिंग जुड़ाव की गहराई को रेखांकित करता है।एंथ्रोपिक ने बेंगलुरु में भी अपना कार्यालय खोला है।एंथ्रोपिक में भारत की प्रबंध निदेशक इरिना घोष ने कहा, “भारत जिम्मेदार एआई के लाभों को अधिक से अधिक लोगों और उद्यमों तक पहुंचाने के लिए दुनिया के सबसे आशाजनक अवसरों में से एक का प्रतिनिधित्व करता है।” “पहले से ही, यह असाधारण तकनीकी प्रतिभा, बड़े पैमाने पर डिजिटल बुनियादी ढांचे और लोगों के जीवन को बेहतर बनाने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करने का एक सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड का घर है। यही वह आधार है जिसकी आपको यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यकता है कि यह तकनीक उन लोगों तक पहुंचे जो इससे सबसे अधिक लाभ उठा सकते हैं।”भारत एक अरब से अधिक लोगों का घर है जो एक दर्जन से अधिक आधिकारिक तौर पर मान्यता प्राप्त भाषाओं में से एक भाषा बोलते हैं। हालाँकि, एआई मॉडल ने ऐतिहासिक रूप से कई भारतीय भाषाओं की तुलना में अंग्रेजी में बेहतर प्रदर्शन किया है। छह महीने पहले, एंथ्रोपिक ने भारत की 10 सबसे व्यापक रूप से बोली जाने वाली भाषाओं: हिंदी, बंगाली, मराठी, तेलुगु, तमिल, पंजाबी, गुजराती, कन्नड़, मलयालम और उर्दू में उच्च-गुणवत्ता, अधिक प्रतिनिधि प्रशिक्षण डेटा तैयार करके इस असमानता को दूर करने के लिए एक कंपनी-व्यापी पहल शुरू की।इस प्रयास से पहले से ही मॉडल प्रवाह में मापनीय सुधार हुआ है, साथ ही चल रहे कार्य बहुभाषी प्रदर्शन को और बढ़ाने पर केंद्रित हैं।एंथ्रोपिक अब कठोर मूल्यांकन बेंचमार्क विकसित करने के लिए कार्या और कलेक्टिव इंटेलिजेंस प्रोजेक्ट के साथ सहयोग कर रहा है जो स्थानीय रूप से प्रासंगिक कार्यों पर मॉडल के प्रदर्शन का परीक्षण करता है। ये मूल्यांकन कृषि और कानून जैसे डोमेन तक फैले हुए हैं और डिजिटल ग्रीन और अदालत एआई सहित प्रमुख भारतीय गैर-लाभकारी संस्थाओं के डोमेन विशेषज्ञों के साथ साझेदारी में डिजाइन किए जा रहे हैं।मूल्यांकन भारतीय संदर्भों में वास्तविक दुनिया की उपयोगिता का आकलन करेगा और इंडिक भाषा बोलने वालों और सेक्टर-विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए भविष्य के मॉडल सुधारों की जानकारी देने की उम्मीद है।
