چرا ادغام زبان های کم منبع در LLM برای هوش مصنوعی مسئول ضروری است

زبان‌های کم منبع (LRL) در مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

در سال‌های اخیر، ظهور مدل‌های زبان بزرگ (LLM) تغییرات قابل‌توجهی را در روال روزانه مصرف‌کنندگان ایجاد کرده است. اکنون افراد می توانند طیف متنوعی از وظایف مانند بازیابی اطلاعات، نوشتن متن و اصلاح اسناد را از طریق این ابزارهای زبانی قدرتمند انجام دهند. این ادغام LLM ها در زندگی روزمره منجر به افزایش قابل توجه بهره وری، هم در محل کار و هم در تلاش های شخصی شده است.

\ با این حال، مهم است که بدانیم همه مصرف کنندگان این مزایا را به یک اندازه تجربه نکرده اند. در واقع، تعداد قابل توجهی از مردم در سراسر جهان که به زبان‌های کمتر رایج صحبت می‌کنند، نمی‌توانند با LLM تعامل داشته باشند، در درجه اول به دلیل ناکافی بودن مدل‌های زبانی طراحی‌شده برای این زبان‌های خاص. با 7000 زبانی که در حال حاضر در جهان صحبت می شود، بزرگترین LLM های چند زبانه تنها با استفاده از کمتر از صد زبان آموزش دیده اند، بنابراین بسیاری از زبان ها و افراد را به طور کامل پشت سر گذاشته اند.

\ پشتیبانی از زبان های غیر انگلیسی به منابع داده با کیفیت بالا و فراوان نیاز دارد که یافتن و دسترسی به آنها دشوار است. و این مدل ها نه تنها عملکرد بدتری دارند، بلکه توسط آنها نیز گزارش شده است دانشگاه براون احتمال بیشتری دارد که پاسخ‌های غیراخلاقی بدهند، بنابراین…