În lumea inteligenței artificiale, modelele lingvistice au făcut furori. Modelele lingvistice mari (LLM), cum ar fi OpenAI GPT, au atras o atenție considerabilă în comunitățile de învățare automată și de procesare a limbajului natural. Cu toate acestea, utilizarea lor nu se limitează la limba engleză; ele pot, de asemenea, să înțeleagă și să producă rezultate în alte limbi. Cu toate acestea, acest lucru vine la pachet cu unele aspecte cruciale limitations.
Translaite este realizat cu gândul la utilizatorii care nu sunt englezi. Acesta traduce mai întâi solicitările care nu sunt în limba engleză în limba engleză, solicită OpenAI}, iar apoi traduce înapoi rezultatul în limba de intrare. Acest proces le permite utilizatorilor să se angajeze cu modelele avansate de inteligență artificială în limba lor, făcându-le mai accesibile și mai ușor de utilizat.
ChatGPT-3, și probabil și succesorul său, a fost antrenat pe o cantitate mare de date. Cu toate acestea, o preocupare semnificativă este distribuția lingvistică în materialul de instruire. Engleza domină în mod covârșitor setul de date, reprezentând 92,1% din totalul caracterelor (a se vedea %{link_to_training_data). A doua cea mai răspândită limbă, franceza, reprezintă doar 1,78%, urmată îndeaproape de germană, cu 1,68%. Spaniola, italiana și portugheza sunt, de asemenea, prezente, dar fiecare reprezintă mai puțin de 1% din totalul caracterelor. Chiar și japoneza, o limbă vorbită pe scară largă, reprezintă doar 0,16% din totalul caracterelor. Această reprezentare disproporționată a limbii engleze în datele de formare influențează în mod inevitabil performanța ChatGPT-3 în favoarea limbii engleze, ceea ce ar putea afecta performanța sa în sarcinile care nu sunt în limba engleză.
Tokenizarea, procesul de divizare a textului de intrare în bucăți sau jetoane, este o etapă crucială în modul de funcționare a LLM-urilor. Modelele GPT pot procesa text în altă limbă decât engleza deoarece utilizează un tokenizator flexibil, tiktoken. Cu toate acestea, procesul de tokenizare este orientat spre limba engleză, deoarece este nevoie de mai multe jetoane pentru a reprezenta un text non-englezesc.
Tokenizarea tratează adesea fiecare cuvânt sau parte a unui cuvânt ca un token separat. Acest lucru funcționează bine în cazul limbii engleze și al altor limbi care utilizează spații pentru a separa cuvintele. Cu toate acestea, limbi precum japoneza sau chineza, care nu folosesc spații, se confruntă cu provocări. În aceste limbi, un singur caracter poate reprezenta un cuvânt sau un concept întreg, iar aceste caractere necesită adesea mai mulți octeți pentru a fi reprezentate în formă digitală decât cuvintele englezești, ceea ce face ca utilizarea să fie mai lentă și mai costisitoare.
În ciuda dezechilibrelor de formare și a prejudecăților de tokenizare, modelele GPT au performanțe bune în japoneză, de exemplu. Acestea pot înțelege instrucțiunile în japoneză, pot răspunde în japoneză în mod fluent și natural și pot respinge cererile nepotrivite. Cu toate acestea, ele sunt mai lente în limba japoneză din cauza tokenizării suboptime și a lipsei de cunoștințe datorate unui material de instruire mai puțin bogat. %{translaite_link atenuează acest aspect prin traducerea în engleză a solicitărilor care nu sunt în limba engleză, iar răspunsul înapoi în limba de intrare, îmbunătățind astfel performanța.
%{translaite_linkră beneficii semnificative, în special pentru utilizatorii care nu sunt englezi. Asigură o tokenizare eficientă, depășește prejudecățile lingvistice și îmbunătățește performanța. În plus, face ca modelele avansate de inteligență artificială să fie mai accesibile și mai ușor de utilizat, favorizând un mediu de inteligență artificială mai incluziv.