Meta AI的NLLB-200登上Nature,「不讓任何一門語言掉隊」,能翻譯200種語言的大模型獲得Nature社論的盛贊——復(fù)興了瀕臨滅絕的語言,但是Nature研究人員也鄭重提醒Meta,必須將使用這些語言的社區(qū)也納入進(jìn)來,才會真正減緩語言的消亡。
Meta AI剛剛在社交媒體X上宣傳自家的大模型NLLB,全稱為No Language Left Behind,這個AI模型能夠翻譯200種語言,包括資源匱乏的語言。
更重要的是,NLLB模型可以免費(fèi)提供給非商業(yè)用途。
這項研究刊登在了本周的Nature上,題為「Scalling neural machine translations to200languages」。
No Language Left Behind,意為「不讓任何一門語言掉隊」,是非常有人文關(guān)懷的技術(shù)描述。
Nature的社論也著重強(qiáng)調(diào)了這一點,發(fā)表了評論文章,稱贊Meta的這次發(fā)布。
縮小語言之間的數(shù)字鴻溝
在全世界使用的近7000種語言中,大約有一半被認(rèn)為面臨滅絕的危險,一項研究預(yù)測,語言消亡的速度可能會在40年內(nèi)增加兩倍。
少數(shù)語言在互聯(lián)網(wǎng)上占據(jù)主導(dǎo)地位,據(jù)統(tǒng)計,一半以上的網(wǎng)站都是英文的,前十種語言占據(jù)了80%以上的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容。
NLLB模型最大的價值在于,它提供了一種擴(kuò)大「資源匱乏」型語言機(jī)器翻譯規(guī)模的方法,這些資源匱乏的語言幾乎沒有可獲取的數(shù)字資源。
通過艱辛的努力,Meta技術(shù)人員開墾了大片「無人區(qū)」——在它現(xiàn)在可以互翻的200多種語言中,許多語言是第一次被機(jī)器翻譯。
包括南非的茨瓦納語、達(dá)里語,阿富汗所使用的一種波斯語,波利尼亞的薩摩亞語等等。
這是非常有建設(shè)性的事業(yè),因為這有助于縮小這些被忽視的語言與在線的更流行的語言(例如英語、法語和俄語)之間的數(shù)字鴻溝。
它可以讓資源匱乏語言的使用者能夠用他們的母語在線獲取知識,并可能通過引導(dǎo)這些語言進(jìn)入數(shù)字時代來避免它們的滅絕。
人類專家助力NLLB
NLLB模型的研發(fā)團(tuán)隊來自Meta AI、加州大學(xué)伯克利分校和約翰霍普金斯大學(xué)。
這些出色的科學(xué)家們共同開展了這個「不讓任何一門語言掉隊」計劃,他們選取了維基百科文章中出現(xiàn)的語言,但在線可用的示例翻譯句子不足100萬個。
這項工作將之前迭代的語言數(shù)量增加了一倍,并提高了翻譯質(zhì)量。
NLLB團(tuán)隊聘用了專業(yè)譯員和審校人員,創(chuàng)建了39種語言的「種子」數(shù)據(jù)集,并開發(fā)了一種技術(shù),使他們能夠挖掘網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),創(chuàng)建其余語言的并行數(shù)據(jù)集。
他們還為每種語言生成了一個包含約200個「有毒」詞匯的列表,以識別可能構(gòu)成仇恨言論的翻譯。
人類專家的參與既耗時又昂貴,但卻至關(guān)重要。如果沒有他們,算法將只能使用AI生成的低質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,然后在迭代過程中重復(fù)這些低質(zhì)量和錯誤內(nèi)容,進(jìn)一步降低模型表現(xiàn)。
沒有參與Meta AI計劃的英國愛丁堡大學(xué)民族學(xué)/語言學(xué)教授William Lamb表示,這種情況已經(jīng)發(fā)生在蘇格蘭蓋爾語中,這個語言的大多數(shù)在線內(nèi)容都是由人工智能生成的。
蘇格蘭蓋爾語是Meta計劃中資源較少的語言之一,好在其內(nèi)容都是經(jīng)過專業(yè)翻譯的。
對于缺乏某些詞匯的語言來說,人類的專業(yè)知識也很重要。
例如,許多非洲語言沒有專門的科學(xué)概念術(shù)語。Decolonise Science研究項目聘用專業(yè)翻譯人員將180篇科學(xué)論文翻譯成6種非洲語言。
該項目由Masakhane發(fā)起,這是一個由對自然語言處理感興趣的研究人員組成的基層組織。
模型架構(gòu)與性能
NLLB是一種利用跨語言遷移學(xué)習(xí)的單一大規(guī)模多語言模型,NLLB開發(fā)了一個基于稀疏門控混合專家(Sparsely Gated Mixture of Experts)架構(gòu)的條件計算模型,使用針對資源匱乏語言定制的新挖掘技術(shù)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。
此外,團(tuán)隊還設(shè)計了多項架構(gòu)和訓(xùn)練改進(jìn),以在對數(shù)千項任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練時抵消過度擬合。
為了檢測模型的性能,團(tuán)隊使用了專門創(chuàng)建的工具——自動基準(zhǔn)(FLORES-200)、人工評估指標(biāo)(XSTS)和涵蓋模型中全部語言的「毒性」檢測器,評估了超過4萬個翻譯方向。
與之前的SOTA相比,根據(jù)BLEU(Bilingual Evaluation Understudy,一種基于分?jǐn)?shù)的雙語評估方法)評分,NLLB模型翻譯質(zhì)量平均提高了44%。
NLLB成功地將神經(jīng)機(jī)器翻譯(NMT)擴(kuò)展到了200種語言,并將這項工作中的所有發(fā)現(xiàn)免費(fèi)提供給非商業(yè)用途,為通用翻譯系統(tǒng)的開發(fā)奠定了重要的基礎(chǔ)。
NLLB-200首次面世是在2022,自被推出以來,我們已經(jīng)可以看到該模型在多個方向上的影響。
維基媒體報道稱,NLLB是維基百科編輯使用的第三大機(jī)器翻譯引擎(占所有已發(fā)布翻譯的3.8%)。與其他機(jī)器翻譯服務(wù)相比,使用NLLB-200翻譯的文章刪除率最低(0.13%),翻譯修改率最高不到10%。
模型發(fā)布之后——必不可少的社區(qū)互動
自動化翻譯方法確實可以為資源匱乏的語言帶來活力,但前提是大模型的研發(fā)公司能夠與使用這些語言的人持續(xù)進(jìn)行互動。
機(jī)器學(xué)習(xí)模型的好壞取決于它們所輸入的數(shù)據(jù)——這些數(shù)據(jù)主要由人類創(chuàng)建,而光靠專家的翻譯,是遠(yuǎn)遠(yuǎn)供不應(yīng)求的。
這也是研究人員和技術(shù)公司必須將使用這些語言的社區(qū)納入進(jìn)來的原因之一。不僅是在創(chuàng)建機(jī)器翻譯系統(tǒng)的過程中,也包括用戶使用這些系統(tǒng)的過程,以反映真實情境下的人們?nèi)绾问褂眠@些語言。
Nature的研究人員表示,隨著機(jī)器翻譯工具的發(fā)展,其背后的公司必須繼續(xù)與技術(shù)所服務(wù)的社區(qū)互動,否則就有可能浪費(fèi)該技術(shù)的承諾。
他們擔(dān)心如果大公司不這樣做,會加速這些語言及其相關(guān)文化的消亡。
如果沒有真實語言社區(qū)的參與,機(jī)器翻譯工作可能會成為另一種形式的「降落傘科學(xué)」(parachute science),即高收入國家的研究人員對低收入國家的社區(qū)的利用。
加拿大溫哥華島北島學(xué)院的語言復(fù)興專家、Kwakwaka'wakw族人Sara Child表示——
「這些詞語、句子和交流都沒有了語言中編碼的價值觀和信仰。隨著人工智能將更多語言推向數(shù)字空間,我擔(dān)心我們會失去更多自我」。
在急于建立通用翻譯系統(tǒng)的過程中,我們絕不能忽視人的因素。
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