Локализованные языковые модели искусственного интеллекта резко возросли в 2023 году: сохранится ли эта тенденция в 2024 году?
Коротко
В последние несколько месяцев 2023 года наблюдался всплеск количества локализованных выпусков моделей большого языка ИИ (LLM).
В последние несколько месяцев 2023 года наблюдался всплеск количества локализованных ИИ. большая языковая модель (LLM) релизы. Локализованные языковые модели относятся к моделям искусственного интеллекта обработки естественного языка (NLP), которые специально адаптированы или адаптированы к конкретному региону, языку или культуре.
Китайская компания DeepSeek запустила DeepSeek LLM, модель с 67 миллиардами параметров, обученную с нуля на огромном наборе данных из 2 триллионов токенов, доступную на английском и китайском языках. Бывший инженер DeepMind и основатель молодого стартапа Runa AI Алекса Гордич представила YugoGPT – генеративная языковая модель для сербского, хорватского, боснийского и черногорского языков Южной Европы, намеревающаяся подражать ChatGPTфункциональность для английского языка.
Аналогичным образом, индийский стартап Sarvam AI представил ОпенХати – первый в стране LLM на хинди. Тогда есть тамильский Llama, телугу Llamaи OdiaGenAI для тамильского, телугу и одиа языков (местных языков, на которых говорят в Индии) соответственно.
Все эти события указывают на то, что на всех континентах наблюдается растущая тенденция к развитию локализованных языковых моделей. Термин «локализованный» подчеркивает настройку языковой модели, чтобы сделать ее более актуальной и эффективной для пользователей в определенной географической или культурной среде.
Этот процесс локализации включает в себя обучение модели на наборах данных, которые являются репрезентативными для целевого языка или региона, гарантируя, что модель может понимать и генерировать текст, соответствующий языковым и культурным характеристикам этой области.
Культурное значение локализованных языковых моделей
Если заявить, что локализовано, возражений будет мало. языковые модели проложить путь к более инклюзивному и эффективному ИИ. Эти модели, разработанные для удовлетворения потребностей конкретных регионов и культур, оказываются необходимыми по ряду причин. Одним из ключевых аспектов является акцент на культурной чувствительности. Эти модели проходят обучение, позволяющее понимать и уважать культурные различия, включая идиомы, разговорные выражения и использование языка в зависимости от контекста.
В ноябре президент России Владимир Путин упомянул, что нынешние модели ИИ «отменяют российскую культуру», и президент объявил, что Россия увеличит инвестиции в развитие ИИ во всех секторах.
"Наши инновации должны опираться на наши традиционные ценности, богатство и красоту русского языка и языков других народов России", - заявил он.
Признавая разнообразие внутри региона, эти модели адаптируются к различным диалектам, акцентам и языковым вариациям. Такая адаптивность обеспечивает более точное представление языковых нюансов, присутствующих в различных областях. Кроме того, универсальность локализованных языковых моделей проявляется в их применении. Эти модели, от поддержки клиентов до создания контента, адаптированы для обслуживания конкретных регионов и способствуют более значимому взаимодействию на родном языке пользователей.
Возможно, самое главное, что пользователи, взаимодействующие с системами, основанными на локализованных языковых моделях, получают персонализированное и естественное взаимодействие. Понимание модели и ответы соответствуют языковому и культурному происхождению пользователей, что обеспечивает более удобный и увлекательный опыт.
В преодолении языковых барьеров, улучшении общения и согласовании AI приложения Учитывая разнообразные языковые и культурные потребности, локализованные языковые модели оказываются незаменимыми. Этот переход к индивидуальным решениям искусственного интеллекта отражает приверженность инклюзивности и оперативности в постоянно развивающейся сфере искусственного интеллекта.
A Тенденция, на которую стоит обратить внимание в 2024 году?
Ожидается, что недавний всплеск локализованных языковых моделей, наблюдавшийся в конце 2023 года, сохранится на протяжении всего 2024 года, чему способствуют растущий спрос, технологические достижения и текущие исследования.
Растущая потребность в AI приложения Адаптация к конкретному языковому и культурному контексту является движущей силой, поскольку компании осознают важность улучшения пользовательского опыта с помощью этих моделей. Ожидайте появления более совершенных моделей по мере развития технологий, включающих сложные алгоритмы и улучшенную вычислительную мощность.
Заглядывая в будущее, 2024 год обещает появление усовершенствованных многоязычных моделей, улучшение культурной адаптации и, возможно, появление отраслевых языковых моделей.
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Кумар — опытный технический журналист, специализирующийся на динамических пересечениях искусственного интеллекта и машинного обучения, маркетинговых технологий и новых областях, таких как криптография, блокчейн и NFTс. Имея более чем трехлетний опыт работы в отрасли, Кумар зарекомендовал себя в создании убедительных повествований, проведении содержательных интервью и предоставлении всеобъемлющей информации. Опыт Кумара заключается в создании эффективного контента, включая статьи, отчеты и исследовательские публикации для известных отраслевых платформ. Обладая уникальным набором навыков, сочетающим в себе технические знания и умение рассказывать истории, Кумар преуспевает в ясной и увлекательной передаче сложных технологических концепций разнообразной аудитории.
Другие статьи
Кумар — опытный технический журналист, специализирующийся на динамических пересечениях искусственного интеллекта и машинного обучения, маркетинговых технологий и новых областях, таких как криптография, блокчейн и NFTс. Имея более чем трехлетний опыт работы в отрасли, Кумар зарекомендовал себя в создании убедительных повествований, проведении содержательных интервью и предоставлении всеобъемлющей информации. Опыт Кумара заключается в создании эффективного контента, включая статьи, отчеты и исследовательские публикации для известных отраслевых платформ. Обладая уникальным набором навыков, сочетающим в себе технические знания и умение рассказывать истории, Кумар преуспевает в ясной и увлекательной передаче сложных технологических концепций разнообразной аудитории.
