ميتا تنشئ نموذج ذكاء اصطناعي لترجمة 200 لغة مختلفة بأحدث جودة

وأوضحت “ميتا” – في بيان حصلت وكالة أنباء الشرق الأوسط على نسخة منه – أنها أنشأت مجموعة بيانات تقييم جديدة، تُسمَّى FLORES-200، وقياس أداء نموذج NLLB-200 في كل لغة لضمان جودة الترجمات. ولقد تجاوز نموذج NLLB-200 الحالة السابقة بنسبة 44 في المائة.

وتابعت ميتا : “نستخدِم الآن تقنيات وضع النماذج والدروس المكتسبة من المشروع لتحسين الترجمات وتوسيع نطاقها على فيسبوك وInstagram وويكيبيديا”.

ووفرت ميتا نماذج NLLB-200 مفتوحة المصدر وFLORES-200 ورمز التدريب النموذجي ورمز إعادة إنشاء مجموعة بيانات التدريب؛ من أجل مساعدة الباحثين الآخرين على تحسين أدوات الترجمة الخاصة بهم وتطوير ما قمنا به.

وأضافت ميتا: “تُعبِّر اللغة عن ثقافتنا وهويتنا وتمثِّل شريانًا يمد العالم بالحياة. ولكن نظرًا لعدم وجود أدوات ترجمة عالية الجودة لمئات اللغات، لا يمكن لمليارات الأشخاص اليوم الوصول إلى المحتوى الرقمي أو المشاركة بالكامل في المحادثات والمجتمعات على الإنترنت بلغاتهم المفضلة أو الأصلية. وينطبق ذلك بشكل خاص على مئات الملايين من الأشخاص الذين يتحدثون العديد من لغات قارتي أفريقيا وآسيا”.

وتابعت ميتا أنه لمساعدة الأشخاص على التواصل بشكل أفضل في الوقت الحالي وتمكينهم من أن يصبحوا جزءًا من عالم ميتافيرس في المستقبل، أنشأ باحثو Meta AI برنامج “No Language Left Behind” (NLLB) الذي يشمل جميع اللغات، حيث يمثِّل البرنامج جهدًا لتطوير قدرات الترجمة الآلية عالية الجودة لتشمل أغلب لغات العالم.

وأوضحت أنها أنشأت نموذجًا واحدًا يُطلَق عليه اسم NLLB-200 المعني بترجمة 200 لغة مختلفة بأحدث النتائج. ولم تكُن العديد من تلك اللغات، مثل لغتي الكامبا واللاوية، مدعومة بشكلٍ كافٍ أو على الإطلاق في أفضل أدوات الترجمة الحالية في وقتنا هذا.

وفي الوقت الحالي، يوجد أقل من 25 لغة أفريقية مدعومة من أدوات الترجمة شائعة الاستخدام، ويوفِّر العديد منها ترجمة ذات جودة منخفضة. في المقابل، يدعم نموذج NLLB-200 55 لغة أفريقية بنتائج عالية الجودة. إجمالاً، يمكن لهذا النموذج الواحد أن يوفِّر ترجمات عالية الجودة للغات يتحدث بها مليارات الأشخاص حول العالم.

وفي المجمل، تحسنت نتائج BLEU “معيار التقييم ثنائي اللغة” لأداء NLLB-200 عن الحالة السابقة بمتوسط 44 بالمائة عبر جميع الاتجاهات البالغ عددها 10 آلاف لمعيار FLORES-101. وبالنسبة لبعض اللغات الأفريقية والهندية، ارتفعت نسبة الزيادة عن 70 بالمائة مقارنةً بأنظمة الترجمة الحديثة.

وتوفر الآن نماذج NLLB-200 مفتوحة المصدر وننشر عددًا كبيرًا من أدوات البحث لتمكين الباحثين الآخرين من توسيع هذا العمل ليشمل المزيد من اللغات وتطوير تقنيات أكثر شمولاً. وتقدِّم Meta AI أيضًا ما يصل إلى 200000 دولار أمريكي من المِنَح للمؤسسات غير الهادفة للربح لتطبيق نموذج NLLB-200 في العالم الحقيقي.

وقالت ميتا إن التطورات البحثية من NLLB ستدعم أكثر من 25 مليار ترجمة يتم عرضها يوميًا على آخر أخبار فيسبوك وInstagram ومنصاتها الأخرى.

وتابعت : تخيل أنك تزور مجموعة مفضلة على فيسبوك، وتجد منشورًا بلغة الإيجبو أو لوغندا، وتكون قادرًا على فهم المنشور بلغتك بنقرة زر واحدة. ويمكن أن تساعد الترجمات عالية الدقة للمزيد من اللغات أيضًا على اكتشاف المحتوى الضار والمعلومات المضللة، وحماية نزاهة الانتخابات، والحد من الاتجار بالبشر على الإنترنت، ويتم الآن أيضًا تطبيق تقنيات وضع النماذج والدروس المكتسبة من بحثنا في NLLB على أنظمة الترجمة التي يستخدمها محررو ويكيبيديا”.

ووفقا لميتا، تُعتبر الترجمة أحد مناحي الذكاء الاصطناعي المثيرة للاهتمام لتأثيرها على حيوات الأشخاص اليومية. ولا يُعَد توفير وصول أفضل إلى المحتوى على الويب للأشخاص هو الغرض الوحيد من برنامج NLLBK بل أيضًا تسهيل مساهمة الأشخاص للمعلومات ومشاركتها بمختلف اللغات.