在人工智能领域，语言模型已经引起了不小的轰动。大型语言模型（LLMs），如OpenAI GPT，在机器学习和自然语言处理界引起了相当大的关注。然而，它们的使用并不局限于英语；它们还可以理解和输出其他语言。不过，这也伴随着一些关键的limitations。
Translaite是专为非英语用户设计的。它首先将非英语提示翻译成英语，提示OpenAI，然后将输出翻译回输入语言。这一过程让用户可以用自己的语言与先进的人工智能模型进行交流，使其更易于使用，对用户更加友好。
ChatGPT-3，很可能还有它的后续版本，都是在大量数据的基础上训练出来的。然而，训练材料中的语言分布是一个重大问题。英语在数据集中占绝对优势，占总字符数的 92.1%（参见Training data）。第二大语言法语仅占 1.78%，紧随其后的是德语，占 1.68%。西班牙语、意大利语和葡萄牙语也很常见，但每种语言所占字符总数的比例都不到 1%。即使是日语这种广泛使用的语言，也只占总字符数的 0.16%。英语在训练数据中的比例失调不可避免地会使ChatGPT-3的性能偏向于英语，从而可能影响其在非英语任务中的性能。
标记化是将输入文本分割成片段或标记的过程，是 LLM 工作的关键步骤。GPT 模型可以处理非英语文本，因为它们使用了灵活的标记化器 tiktoken。但是，标记化过程偏向于英语，因为表示非英语文本需要更多的标记。
标记化通常将每个单词或单词的一部分视为一个单独的标记。这对于英语和其他使用空格分隔单词的语言非常有效。然而，像日语或中文这样不使用空格的语言就面临着挑战。在这些语言中，一个字符可以代表整个单词或概念，而这些字符以数字形式表示往往需要比英语单词更多的字节，因此使用速度更慢，成本更高。
尽管存在训练不平衡和标记化偏差，GPT模型在日语等语言中的表现还是不错的。它们可以理解日语指令，流利自然地用日语回答，并拒绝不恰当的请求。然而，由于标记化不够理想，以及训练材料较少导致的知识匮乏，GPT模型在日语中的运行速度较慢。Translaite将非英语提示翻译成英语，并将回复翻译成输入语言，从而缓解了这一问题，提高了性能。
Translaite具有显著的优势，尤其是对非英语用户而言。它能确保高效的标记化，克服语言偏见，提高性能。此外，它还使先进的人工智能模型更易于访问和使用，营造了一个更具包容性的人工智能环境。