Các mô hình ngôn ngữ AI được bản địa hóa tăng vọt vào năm 2023: Liệu xu hướng này có còn tồn tại vào năm 2024?
Tóm lại
Vài tháng cuối năm 2023 chứng kiến sự gia tăng số lượng bản phát hành mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) AI được bản địa hóa.
Vài tháng cuối năm 2023 đã chứng kiến sự gia tăng số lượng AI được bản địa hóa mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phát hành. Các mô hình ngôn ngữ được bản địa hóa đề cập đến các mô hình AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được điều chỉnh hoặc điều chỉnh cụ thể cho một khu vực, ngôn ngữ hoặc văn hóa cụ thể.
DeepSeek có trụ sở tại Trung Quốc đã ra mắt DeepSeek LLM, một mô hình tham số 67 tỷ được đào tạo từ đầu trên bộ dữ liệu khổng lồ 2 nghìn tỷ token, có sẵn bằng tiếng Anh và tiếng Trung. Cựu kỹ sư DeepMind và nhà sáng lập startup trẻ Runa AI, Aleksa Gordic giới thiệu YugoGPT – một mô hình ngôn ngữ tổng quát cho các ngôn ngữ Serbia, Croatia, Bosnia và Montenegro ở Nam Âu, nhằm mô phỏng ChatGPTchức năng của tiếng Anh.
Tương tự như vậy, công ty khởi nghiệp Ấn Độ Sarvam AI đã giới thiệu mởHathi - LLM tiếng Hindi đầu tiên của đất nước. Sau đó là tiếng Tamil Llama, Tiếng Telugu Llamavà OdiaGenAI tương ứng cho các ngôn ngữ Tamil, Telugu và Odia (ngôn ngữ địa phương được sử dụng ở Ấn Độ).
Tất cả những sự phát triển này cho thấy rằng có một xu hướng ngày càng tăng trên khắp các châu lục là hướng tới phát triển các mô hình ngôn ngữ bản địa hóa. Thuật ngữ “bản địa hóa” nhấn mạnh đến việc tùy chỉnh mô hình ngôn ngữ để làm cho nó phù hợp và hiệu quả hơn đối với người dùng trong một bối cảnh địa lý hoặc văn hóa cụ thể.
Quá trình bản địa hóa này bao gồm việc đào tạo mô hình trên các tập dữ liệu đại diện cho ngôn ngữ hoặc khu vực mục tiêu, đảm bảo rằng mô hình có thể hiểu và tạo ra văn bản phù hợp với đặc điểm ngôn ngữ và văn hóa của khu vực đó.
Ý nghĩa văn hóa của các mô hình ngôn ngữ bản địa hóa
Sẽ có rất ít sự phản đối khi tuyên bố rằng địa phương hóa mô hình ngôn ngữ mở đường cho AI toàn diện và hiệu quả hơn. Những mô hình này, được thiết kế để phục vụ cho các khu vực và nền văn hóa cụ thể, đang được chứng minh là rất cần thiết vì nhiều lý do. Một khía cạnh quan trọng là tập trung vào sự nhạy cảm về văn hóa. Những mô hình này được đào tạo để hiểu và tôn trọng sự khác biệt về văn hóa, bao gồm các thành ngữ, cách nói thông tục và cách sử dụng ngôn ngữ theo ngữ cảnh cụ thể.
Vào tháng XNUMX, Tổng thống Nga Vladimir Putin đã đề cập rằng các mô hình AI hiện tại “hủy bỏ văn hóa Nga” và tổng thống tuyên bố rằng Nga sẽ tăng cường đầu tư vào phát triển AI trên tất cả các lĩnh vực.
Ông nói: “Những đổi mới của chúng tôi phải dựa trên các giá trị truyền thống, sự giàu có và vẻ đẹp của ngôn ngữ Nga cũng như ngôn ngữ của các dân tộc khác ở Nga”.
Trong khi thừa nhận sự đa dạng trong một khu vực, các mô hình này thích ứng với nhiều phương ngữ, giọng nói và biến thể ngôn ngữ khác nhau. Khả năng thích ứng này đảm bảo sự thể hiện chính xác hơn các sắc thái ngôn ngữ hiện diện ở các khu vực khác nhau. Ngoài ra, tính linh hoạt của các mô hình ngôn ngữ được bản địa hóa còn tỏa sáng trong ứng dụng của chúng. Từ hỗ trợ khách hàng đến sáng tạo nội dung, các mô hình này được điều chỉnh để phục vụ các khu vực cụ thể, thúc đẩy các tương tác có ý nghĩa hơn bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của người dùng.
Có lẽ quan trọng nhất là người dùng tương tác với các hệ thống được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ bản địa hóa sẽ được hưởng sự tương tác được cá nhân hóa và tự nhiên. Sự hiểu biết và phản hồi của mô hình phù hợp với nền tảng ngôn ngữ và văn hóa của người dùng, mang lại trải nghiệm liền mạch và hấp dẫn hơn.
Trong việc phá bỏ rào cản ngôn ngữ, cải thiện giao tiếp và điều chỉnh Ứng dụng AI Với nhu cầu ngôn ngữ và văn hóa đa dạng, các mô hình ngôn ngữ bản địa hóa đang tỏ ra không thể thiếu. Sự thay đổi hướng tới các giải pháp AI phù hợp này phản ánh cam kết về tính toàn diện và khả năng đáp ứng trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo không ngừng phát triển.
A Xu hướng cần chú ý vào năm 2024?
Sự gia tăng gần đây về các mô hình ngôn ngữ bản địa hóa được quan sát vào cuối năm 2023 dự kiến sẽ tiếp tục kéo dài đến năm 2024, được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng tăng, tiến bộ công nghệ và hoạt động nghiên cứu đang diễn ra.
Nhu cầu ngày càng tăng về Ứng dụng AI được điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh ngôn ngữ và văn hóa cụ thể là động lực khiến các doanh nghiệp nhận ra tầm quan trọng của việc nâng cao trải nghiệm người dùng thông qua các mô hình này. Dự đoán các mô hình tinh tế hơn khi công nghệ phát triển, kết hợp các thuật toán phức tạp và sức mạnh tính toán được cải thiện.
Trong tương lai, năm 2024 hứa hẹn sẽ có các mô hình đa ngôn ngữ nâng cao, khả năng thích ứng văn hóa được cải thiện và có khả năng xuất hiện các mô hình ngôn ngữ dành riêng cho ngành.
Từ chối trách nhiệm
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Kumar là một Nhà báo Công nghệ giàu kinh nghiệm với chuyên môn về các lĩnh vực giao thoa năng động giữa AI/ML, công nghệ tiếp thị và các lĩnh vực mới nổi như tiền điện tử, chuỗi khối và NFTS. Với hơn 3 năm kinh nghiệm trong ngành, Kumar đã lập được thành tích đã được chứng minh trong việc tạo ra những câu chuyện hấp dẫn, thực hiện các cuộc phỏng vấn sâu sắc và đưa ra những hiểu biết toàn diện. Chuyên môn của Kumar nằm ở việc sản xuất nội dung có tác động cao, bao gồm các bài báo, báo cáo và ấn phẩm nghiên cứu cho các nền tảng công nghiệp nổi bật. Với bộ kỹ năng độc đáo kết hợp giữa kiến thức kỹ thuật và cách kể chuyện, Kumar vượt trội trong việc truyền đạt các khái niệm công nghệ phức tạp tới nhiều đối tượng khác nhau một cách rõ ràng và hấp dẫn.
Xem thêm bài viết
Kumar là một Nhà báo Công nghệ giàu kinh nghiệm với chuyên môn về các lĩnh vực giao thoa năng động giữa AI/ML, công nghệ tiếp thị và các lĩnh vực mới nổi như tiền điện tử, chuỗi khối và NFTS. Với hơn 3 năm kinh nghiệm trong ngành, Kumar đã lập được thành tích đã được chứng minh trong việc tạo ra những câu chuyện hấp dẫn, thực hiện các cuộc phỏng vấn sâu sắc và đưa ra những hiểu biết toàn diện. Chuyên môn của Kumar nằm ở việc sản xuất nội dung có tác động cao, bao gồm các bài báo, báo cáo và ấn phẩm nghiên cứu cho các nền tảng công nghiệp nổi bật. Với bộ kỹ năng độc đáo kết hợp giữa kiến thức kỹ thuật và cách kể chuyện, Kumar vượt trội trong việc truyền đạt các khái niệm công nghệ phức tạp tới nhiều đối tượng khác nhau một cách rõ ràng và hấp dẫn.
