Как выглядит суверенный ИИ на практике? FLock работал с Центром ИИ Саравака (SAIC), чтобы показать, как федеративное обучение может обеспечить ИИ в государственном секторе, сохраняя данные и вычислительную мощность под региональным контролем.

2/ Проект проходил на месте в Центре ИИ Саравака в Кучинге, под руководством доктора @rui_sunn из @UniofNewcastle и @momarikar, главы институционального развития, с поддержкой профессора Патрика Тена, генерального директора Центра ИИ Саравака. Используя федеративное обучение, мы обучили языковую модель на распределенном локальном оборудовании на реальных данных Саравака на малайском языке.

3/ Что мы продемонстрировали: → Совместное обучение без обмена сырыми данными через FL Alliance, сохраняя суверенитет данных и поддерживая инновации между учреждениями. → Распределенное инференсирование запускает большие модели на меньших GPU, разбивая их по локальной инфраструктуре, предлагая более устойчивую альтернативу централизованным дата-центрам.

4/ Малайзия является домом для более чем 100 коренных языков, из которых более 40 находятся только в Сараваке. Большинство из них не учтены в текущих LLM. Подход FLock позволяет быстрее обучать модели на этих языках, помогая государственным службам повысить эффективность, сохраняя при этом местный контекст.

5/ Эксперимент показал, как правительства могут создавать суверенный ИИ: модели, обученные совместно без раскрытия сырых данных, с распределённым выводом, который улучшает устойчивость по сравнению с иностранными системами. Для государственного сектора федеративное обучение FLock позволяет создавать частные ИИ-приложения в масштабах. Это открывает двери для трансграничного сотрудничества.