أطلقت مبادرة DU-LLM، التي تُعد جزءًا من مبادرات الذكاء الاصطناعي السيادي في المملكة المتحدة، نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي قادر على التفكير بلغة الويلزية، بفضل التعاون مع شركة NVIDIA وبريفيسغول بنغور في ويلز. يهدف المشروع، الذي يُشرف عليه جامعة كوليدج لندن، إلى تعزيز استخدام اللغات القديمة في المملكة المتحدة، مثل الويلزية، التي يتحدثها نحو 850 ألف شخص اليوم، من خلال تمكين النماذج من فهم وتحليل النصوص بلغتها الأم. يُعد هذا النموذج، المبني على منصة NVIDIA Nemotron، خطوة كبيرة نحو تحقيق التوازن الرقمي بين اللغة الإنجليزية والويلزية، حيث يُمكنه دعم الخدمات العامة في مجالات مثل الرعاية الصحية والتعليم والموارد القانونية، مما يضمن وصولها إلى جميع السكان بغض النظر عن اللغة التي يتحدثونها. وعبّر رئيس الوزراء البريطاني كير ستارمر عن أهمية المشروع، مؤكدًا أن استخدام الذكاء الاصطناعي على منصة حاسوبية متطورة في بريستول يُسهم في حماية التراث الثقافي وتمكين الفرص في جميع أنحاء المملكة. تم تطوير النموذج باستخدام نموذج Llama Nemotron Super بـ49 مليار معلمة ونموذج Nemotron Nano بـ9 مليار معلمة، بعد تدريبه على بيانات ويلزية مُعدّة خصيصًا. نظرًا لقلة البيانات المتاحة باللغة الويلزية، استخدم الفريق تقنيات NVIDIA NIM لترجمة أكثر من 30 مليون سطر من بيانات الإنجليزية إلى الويلزية باستخدام نماذج مثل gpt-oss-120b وDeepSeek-R1. وتم تسريع عمليات الترجمة والتدريب باستخدام مجمع موارد الحوسبة GPU على منصة NVIDIA DGX Cloud Lepton، بالإضافة إلى استخدام الحاسوب الفائق Isambard-AI في جامعة بريستول، الذي يُعدّ أقوى حاسوب في المملكة المتحدة بتمويل حكومي قدره 225 مليون جنيه إسترليني. يُشارك في المشروع فريق من خبراء اللغة والثقافة من جامعة بنغور، بقيادة جرفيث بريس، الذي يضمن دقة الترجمة ويعمل على تقييم قدرة النموذج على التعامل مع التعقيدات اللغوية الخاصة بالويلزية، مثل تغير الصوتيات في بداية الكلمات حسب السياق. وستكون النماذج والبيانات متاحة للمطورين والقطاع العام من خلال منصة Nscale، بهدف تمكين تطبيقات بدوية متعددة اللغات. والمشروع لا يقتصر على الويلزية، بل يُخطط لتوسيع النموذج لتشمل لغات أخرى في المملكة المتحدة مثل الكورنيشية والغيلية الإسكتلندية والإيرلندية، بالإضافة إلى التعاون مع شركاء عالميين لتطوير نماذج للغات في أفريقيا وجنوب شرق آسيا. يُعد هذا النموذج نموذجًا مُثلى لاستخدام الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر، مع إمكانية تشغيله على أي منصة، من الحاسوب المحمول إلى السحابة، مما يعزز من مفهوم الذكاء الاصطناعي السيادي والمستقل.