- Facebooks „bahnbrechendes“ KI-Projekt in einer völlig neuen Form
- Ein Open-Source-Modell, das sofort hochwertige Übersetzungen für 200 Sprachen bereitstellen kann, darunter ressourcenarme Sprachen wie Asturisch, Luganda und Urdu
- NLLB zielt darauf ab, allen Menschen die Möglichkeit zu geben, auf Webinhalte in ihrer Muttersprache zuzugreifen und sie zu teilen sowie mit Menschen auf der ganzen Welt zu kommunizieren, unabhängig von der jeweils bevorzugten Sprache
- Praktische Anwendungen
- Einsatz von KI-Technologie bei Facebook und Instagram für Übersetzungen ressourcenarmer Sprachen
- Wikipedia in allen Sprachen verfügbar machen
- KI-Übersetzungs-Demoprogramm: „Stories Told Through Translation“
- In den kommenden Monaten soll der Übersetzungsumfang auf mehr als hundert Sprachen erweitert werden
- Damit wird NLLB-200 das erste KI-Modell, das Literatur im großen Maßstab übersetzen kann
- Technik: Wie übersetzt das Open-Source-Modell NLLB direkt zwischen 200 Sprachen?
- 1 Automatischer Aufbau von Datensätzen: Es werden Trainingsdaten gesammelt, die Sätze in der Eingabesprache und der gewünschten Ausgabesprache enthalten
- 2 Training: Nach der Erstellung von Trainingsdaten, die auf Tausende Trainingsanweisungen abgestimmt sind, werden diese in Metas Modell-Trainingspipeline eingespeist
- Ein Encoder, der in interne Vektorrepräsentationen umwandelt, und ein Decoder, der diese internen Vektorrepräsentationen nutzt, um den Ausgabesatz präzise zu erzeugen
- 3 Bewertung: Das Modell wird anhand von Satzmengen bewertet, die von Menschen übersetzt wurden, um sicherzustellen, dass die Übersetzungsqualität zufriedenstellend ist
- Erkennung und Filterung von Schimpfwörtern und anderen anstößigen Inhalten mithilfe von Listen schädlicher Sprache, die für alle unterstützten Sprachen erstellt werden
- Das Ergebnis ist ein gut trainiertes Modell, das direkte Übersetzungen aus einer Sprache ermöglicht
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