DFM-forsker Peter Schneider-Kamp har brugt 30 år på at automatisere den menneskelige tankeproces. Og med den nye model, Mimir, er han og DFM kommet et skridt tættere på. Modellen er midlet. Målet er dansk suverænitet og menneskelig kreativitet.
I dag udgiver Danish Foundation Models Mimir v1, en HRM-sprogmodel med 1 milliard parametre (HRM-Text), trænet fra bunden med HRM-Text-rammeværket. Mimir v1 er optimeret til danske og engelske opgaver og trænet udelukkende på tilladelige og åbent licenserede data, i tråd med DFM-filosofien.
Sammenligning af DFM Mimir med den oprindelige HRM-Text, Qwen 3.5 2B og Gemma 4 E2B, som viser stærk performance på tværs af et bredt sæt af benchmarks.
Bolette Sandford Pedersen har arbejdet med sprogmodeller siden 1989. Dengang hed det maskinoversættelsessystemer, og kunstig intelligens var ikke en del af ligningen. I dag er feltet eksploderet, og professoren fra Københavns Universitet er netop blevet indlemmet i Danmarks Top 100 kvinder inden for AI. Mød datalingvisten fra DFM, der nægter at lade lukkede, udenlandske modeller definere vores danske sprogsamfund.
I dag udgiver Danish Foundation Models Munin 1.0-familien af sprogmodeller, som er post-trænet oven på nogle af de stærkeste åbne modeller i deres klasse. Modellerne er trænet på en kombination af eksisterende åbne og nyudviklede datasæt.
Digitaliseringsministeriet har offentliggjort en national strategi for kunstig intelligens — Strategisk indsats for kunstig intelligens — der beskriver Danmarks ambitioner og prioriteter for AI-udvikling og -adoption. Strategien identificerer fire centrale indsatsområder, og Danish Foundation Models spiller en central rolle i det tredje.
De seneste år har maskinlæringsfeltet gennemgået en transformativ forandring, primært drevet af fremkomsten af foundation models. Disse modeller, forhåndstrænede på enorme datamængder, kan finjusteres til en lang række opgaver og er dermed uvurderlige på tværs af mange domæner. At engelsk dominerer udviklingen af disse modeller udgør dog store udfordringer for mindre sprogsamfund.
For at kunne træne sprogmodeller (Large Language Models, LLM) skal der store mængder af data til. Fra vi modtager rådata til at de kan bruges til at træne sprogmodeller på, gennemgår de en transformationsprocess.
Følgende er en overordnet beskrivelse af denne processen. Vi udvikler og forbedre løbende processen, for at sikre at vi bruger state-pf-the-art metoder og praksis.
De data som sprogmodeller trænes på er afgørende for hvad de kan bruges til. I Danish Foundation Models (DFM) er tilgangen at vi skal have sikkerhed for at vi må benytte de data vi træner på fra data ejere, samt at vi har fokus på værdiskabende use-cases. Dette gør vi blandt andet gennem samarbejdet med Dansk Sprogmodel Konsortium.
Vi er glade for at kunne annoncere udgivelsen af den første model fra Danish Foundation Models-projektet, kaldet Munin 7B Alpha. Modellen markerer begyndelsen af vores forskning i danske store sprogmodeller (LLM'er) og anvender kontinuerlig forhåndstræning baseret på den allerede forhåndstrænede Mistral-7b-v0.1. Den er trænet på datasættet Danish Gigaword, som har været afgørende for træningen af en lang række danske BERT-modeller.
Dansk er et af verdens rigeste sprog — men i en tidsalder med store sprogmodeller risikerer det at blive et digitalt andenrangssprog. Vi har udgivet et positionspapir, der argumenterer for, hvorfor det er vigtigt, og hvad vi gør ved det.