Σύμφωνα με τις καλύτερες εκτιμήσεις, βόρεια των 7.000 οι γλώσσες ομιλούνται παγκοσμίως σήμερα. Γύρω 400 περίπου γλώσσες έχουν περισσότερους από ένα εκατομμύριο ομιλητές. Λαμβάνοντας υπόψη ότι ορισμένες γλώσσες, ιδίως τα αγγλικά, φαίνεται να κυριαρχούν ψηφιακά, υπάρχει στην πραγματικότητα τεράστια ανάγκη για εργαλεία που μπορούν να λειτουργήσουν σε διαφορετικές γλώσσες και να εκτελέσουν διάφορες εργασίες.
Η τεχνητή νοημοσύνη και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, ένας κλάδος της επιστήμης των υπολογιστών, εργάζονται εδώ και δεκαετίες για να αναπτύξουν εργαλεία που μπορούν να κάνουν ακριβώς αυτό. Τα τελευταία χρόνια, έχουν εμφανιστεί πολυάριθμα εργαλεία που βασίζονται σε πολύγλωσσα μοντέλα για την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP). Αυτά τα μοντέλα χρησιμεύουν ως Rosetta Stone για την εποχή της πληροφορίας, επιτρέποντας στους υπολογιστές να κινούνται απρόσκοπτα μεταξύ των γλωσσών. Δεν παρέχουν μόνο μετάφραση αλλά υποστηρίζουν μια ποικιλία εφαρμογών, όπως αναλύσεις συναισθημάτων και περιεχομένου.
Ως εκ τούτου, το πολύγλωσσο NLP έχει να διαδραματίσει ζωτικό ρόλο στο μέλλον. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για αυτόματη μετάφραση ή για ανάλυση αναρτήσεων στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης σε διαφορετικές γλώσσες για τον προσδιορισμό του συναισθήματος, το οποίο θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για την ενημέρωση στρατηγικών μάρκετινγκ ή εξυπηρέτησης πελατών. Το πολύγλωσσο NLP μπορεί επίσης να υποστηρίξει προτάσεις περιεχομένου για υπηρεσίες ροής ή να κάνει την εξυπηρέτηση πελατών διαθέσιμη σε πολλές γλώσσες. Μπορεί να τροφοδοτήσει την ανάλυση περιεχομένου ειδήσεων ή να ενεργοποιήσει τη μετάφραση αρχείων υγείας σε κλίμακα. Εν ολίγοις, πολλές εργασίες που μπορεί να φαινόταν αδύνατες σε μια στιγμή – η μετάφραση των αρχείων υγείας ενός γαλλικού νοσοκομείου στα αγγλικά, για παράδειγμα – είναι δυνατές με το Multilingual NLP.
Ορισμένοι βλέπουν επίσης την άνοδο του Πολυγλωσσικού NLP ως δύναμη για τον εκδημοκρατισμό των δεδομένων, καθιστώντας το περιεχόμενο και τις υπηρεσίες που κάποτε ήταν διαθέσιμα σε λίγες μόνο γλώσσες προσβάσιμα σε όλους. Και το Multilingual NLP συνεχίζει να αναπτύσσεται, ακόμη και ενσωματώνοντας μη κειμενικά δεδομένα.
Ο άνθρωπος και η μηχανή: Πρόσφατες εξελίξεις στις πολυγλωσσικές αρχιτεκτονικές μοντέλων
Η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας έχει βαθιές ρίζες. Ο Άγγλος μαθηματικός και επιστήμονας υπολογιστών Alan Turing περιέγραψε τη δυνατότητα των υπολογιστών να παράγουν φυσική γλώσσα στο θεμελιώδες δοκίμιό του του 1950 “Υπολογιστικές Μηχανές και Νοημοσύνη.» Το NLP αναπτύχθηκε σταθερά τις επόμενες δεκαετίες και το Multilingual NLP άρχισε να αναπτύσσεται γρήγορα τη δεκαετία του 2000. Ωστόσο, μερικές από τις πιο σημαντικές εξελίξεις στις πολυγλωσσικές αρχιτεκτονικές μοντέλων έχουν συμβεί την τελευταία δεκαετία.
Ορισμένα ονόματα αυτών των μοντέλων είναι γνωστά σε σχεδόν οποιονδήποτε έχει ασχοληθεί με τη μετάφραση. DeepLγια παράδειγμα, ανήκει στην Κολωνία της Γερμανίας DeepL SE και βασίζεται στον δικό της αλγόριθμο σε συνδυασμό με συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα για να προσφέρει μετάφραση μεταξύ 33 γλώσσες και διάλεκτοι. Κυκλοφόρησε για πρώτη φορά το 2017, αυτό είναι ένα πολύ γνωστό παράδειγμα ενός πολύγλωσσου NLP.
Φυσικά και υπάρχει ChatGPTπου κυκλοφόρησε από το OpenAI που εδρεύει στο Σαν Φρανσίσκο και βασίζεται στο θεμελιώδες μοντέλο Generative Pre-trained Transformer, το οποίο αναβαθμίστηκε αργότερα στην έκδοση 4. Τα GPT 3.5 και 4 είναι από τα μεγαλύτερα μοντέλα γλωσσών εκεί έξω, εκπαιδευμένα σε τεράστια σύνολα δεδομένων, τα οποία επιτρέπουν να ερευνούν μεγάλες ποσότητες δεδομένων κειμένου, να καταγράφουν πολύπλοκα μοτίβα στη γλώσσα και να εξάγουν κείμενο υψηλής ποιότητας.
Αυτό το πολύγλωσσο NLP έχει υιοθετηθεί μαζικά για γλωσσική μετάφραση, ανάλυση συναισθημάτων και πολλούς άλλους σκοπούς. Τα GPT 3.5 και GPT 4 έγιναν προσβάσιμα μέσω ενός API. Το 2018, ερευνητές της Google εισήγαγαν ένα μοντέλο γλώσσας που ονομάζεται Αμφίδρομες Αναπαραστάσεις Κωδικοποιητή από Transformers ή (ΜΠΕΡΤ). Το μοντέλο περιελάμβανε μια αρχιτεκτονική κωδικοποιητή μετασχηματιστή και χρησιμοποιείται από την εταιρεία για να κατανοήσει καλύτερα τις αναζητήσεις στην πλατφόρμα της, καθώς και για να επιστρέψει περισσότερες σχετικές πληροφορίες σε ερωτήματα. Το μοντέλο εκπαιδεύεται μέσω της πρόβλεψης κρυφών συμβολικών και της πρόβλεψης επόμενης πρότασης.
Διάφορα σχετικά μοντέλα έχουν καινοτομήσει στο μοντέλο BERT, όπως π.χ ΡοΜΠΕΡΤΑτο οποίο τροποποιεί τις υπερπαραμέτρους, καταργεί τον στόχο προεκπαίδευσης της επόμενης πρότασης και επιτρέπει την εκπαίδευση με μεγαλύτερες μίνι παρτίδες.
Για να μην μακρηγορούμε, το Facebook AI δημοσίευσε ένα μοντέλο που ονομάζεται XLM-R το 2019στο οποίο εκπαίδευσε το προαναφερθέν RoBERTa σε ένα πολύγλωσσο σύνολο δεδομένων που αποτελείται από περίπου εκατό γλώσσες από σύνολα δεδομένων CommonCrawl.
Οι επιστήμονες που περιγράφουν το εργαλείο σημείωσαν την ικανότητά του να αποδίδει καλά σε γλώσσες με μικρότερα σύνολα δεδομένων, όπως τα Σουαχίλι και τα Ουρντού, τα οποία έχουν δεκάδες εκατομμύρια ομιλητές. Σημείωσαν επίσης την απόδοσή του στη διαγλωσσική κατανόηση, όπου ένα μοντέλο εκπαιδεύεται σε μια γλώσσα και στη συνέχεια χρησιμοποιείται με μια άλλη χωρίς να χρειάζεται περισσότερα εκπαιδευτικά δεδομένα.
Συνεχείς προκλήσεις και προτεινόμενες λύσεις
Ενώ το Multilingual NLP έχει αναπτυχθεί με ιλιγγιώδεις ρυθμούς τα τελευταία χρόνια, πρέπει να αντιμετωπίσει διάφορα εμπόδια. Το ένα είναι απλώς η γλωσσική πολυμορφία.
Η δημιουργία τέτοιων μοντέλων δεν αφορά μόνο την παροχή απρόσκοπτων μεταφράσεων. Οι γλώσσες μπορεί να διαφέρουν ανάλογα με την περιοχή ή να βασίζονται περισσότερο στο πλαίσιο, ενώ η αργκό μπορεί επίσης να αλλάξει. Αυτό σημαίνει ότι τα μοντέλα NLP πρέπει να βελτιώνονται συνεχώς για να είναι σχετικά.
Επιπλέον, ορισμένες γλώσσες απλώς δεν εκπροσωπούνται τόσο καλά όσον αφορά τα ψηφιακά σχόλια και με αυτά τα σύνολα δεδομένων, είναι πιο εύκολο να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο. Οι μικρότερες κοινότητες που χρησιμοποιούν μη λατινικά αλφάβητα, για παράδειγμα, μένουν ιδιαίτερα έξω.
Μια τρίτη και αρκετά ενδιαφέρουσα πρόκληση περιλαμβάνει την εναλλαγή κωδικών, όπου τα μέλη της κοινότητας μπορούν να αλλάξουν μεταξύ γλωσσών. Σκεφτείτε έναν Άγγλο ποιητή που παραθέτει ξαφνικά κάτι εκτενώς στα γαλλικά ή έναν Ιάπωνα συγγραφέα που εμποτίζει την πεζογραφία του με αγγλικές αναφορές. Εάν ένα μοντέλο αναγνωρίζει τη γλώσσα ως Ιαπωνικά, πώς διαχειρίζεται αυτά τα αγγλικά τμήματα του κειμένου;
Υπάρχουν επίσης ζητήματα σχετικά με την πρόσβαση σε πόρους και την προκατάληψη. Δεδομένων των υπολογιστικών μέσων που απαιτούνται για την επίτευξη πολυγλωσσικών NLP, μόνο οι πιο ισχυρές εταιρείες του κόσμου θα είναι σε θέση να συγκεντρώσουν τους πόρους για τη δημιουργία τους; Ή υπάρχει τρόπος να γίνουν πιο προσιτά σε ερευνητές και οργανισμούς; Και εάν τα σύνολα δεδομένων ευνοούν μεγαλύτερες γλώσσες ή κοινότητες, πώς μπορεί κανείς να διασφαλίσει ότι οι ομιλητές μικρότερων γλωσσών εκπροσωπούνται καλά;
Τέλος, υπάρχει και το πανταχού παρόν ζήτημα των άθλιων δεδομένων. Οι ερευνητές πρέπει να ισχυριστούν ότι τα δεδομένα πηγής τους για ορισμένες γλώσσες μπορεί να μην είναι ακριβή, οδηγώντας σε λοξή απόδοση.
Οι λύσεις σε όλους τους τομείς περιστρέφονται γύρω από την επένδυση περισσότερου χρόνου στην έρευνα και τη συνεργασία. Οι ερευνητές πρέπει να εργαστούν για να αποκτήσουν καλύτερα δεδομένα από υποεκπροσωπούμενες γλώσσες, βελτιώνοντας παράλληλα τα μοντέλα τους. Μερικοί έχουν ήδη χρησιμοποιήσει προσεγγίσεις μάθησης μηδενικής και λίγων βολών για να χειριστούν καταστάσεις όπου υπάρχουν λίγα δεδομένα για μια γλώσσα.
Για να μειώσουν την προκατάληψη, εργάζονται επίσης για τη δημιουργία διαφορετικών συνόλων δεδομένων εκπαίδευσης και την ανάπτυξη μετρήσεων για τη διασφάλιση της δικαιοσύνης. Οι προγραμματιστές γνωρίζουν επίσης ότι το περιεχόμενο σε μια γλώσσα μπορεί να είναι προσβλητικό ή ακατάλληλο εάν δεν αποδοθεί σωστά σε άλλη και αντιμετωπίζουν το πρόβλημα.
Όσον αφορά την προσβασιμότητα, έχουν προκύψει μοντέλα μικρότερης κλίμακας για την αντιμετώπιση του ζητήματος των πόρων. Μερικά από αυτά τα μικρότερα μοντέλα περιλαμβάνουν Το Orca 2 της Microsoft και Phi 2EleutherAI’s GPT-J και GPT-Neoκαι T5 Small, μια λεπτή έκδοση του μετασχηματιστή μεταφοράς κειμένου σε κείμενο (T5) της Google.
Το μέλλον του Πολυγλωσσικού NLP
Ακριβώς όπως οι προγραμματιστές αναζητούν λύσεις στις προκλήσεις που αντιμετωπίζουν τα μοντέλα τρέχουσας γενιάς, η καινοτομία βρίσκεται σε εξέλιξη που αλλάζει εντελώς το τι μπορούν να κάνουν αυτά τα μοντέλα.
Το Multimodal Multilingual NLP θα κάνει ακριβώς αυτό επεξεργάζοντας άλλα είδη δεδομένων, όπως εικόνες ή άλλα οπτικοακουστικά δεδομένα, μαζί με κείμενο. Θα μπορούσε ενδεχομένως να αναλύσει περιεχόμενο για εκφράσεις προσώπου ή τόνο, για παράδειγμα, που θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση της αυτόματης μετάφρασης ή της ανάλυσης συναισθημάτων, προσθέτοντας νέες διαστάσεις δεδομένων στη διοχέτευση επεξεργασίας.
Καινοτομία βρίσκεται επίσης σε εξέλιξη για τη βελτίωση των υφιστάμενων βοηθών φωνής και των πολύγλωσσων chatbots. Ο φωνητικός βοηθός Siri της Apple αυτή τη στιγμή μπορεί να απαντήσει σε ερωτήματα περίπου 25 γλώσσες και διαλέκτουςενώ η Alexa της Amazon είναι διαθέσιμο σε εννέα. Χρησιμοποιώντας το Multilingual NLP, αυτοί οι βοηθοί φωνής θα μπορούσαν να γίνουν προσβάσιμοι σε εκατομμύρια περισσότερους ανθρώπους σε όλο τον κόσμο.
Ομοίως, τα chatbots και οι εικονικοί πράκτορες μπορούν επίσης να βελτιωθούν, όχι μόνο ως προς το περιεχόμενο, αλλά και κάνοντας τις απαντήσεις τους πιο συναφείς και συγκεκριμένες για το ερώτημα του ατόμου, κάτι που με τη σειρά του θα βελτιώσει την εμπειρία του χρήστη.
Καθώς η τεχνολογία εξελίσσεται, το Multilingual NLP θα επεκταθεί πέρα από τη μετάφραση, την ανάλυση συναισθημάτων και άλλες τρέχουσες χρήσεις σε εφαρμογές ευρύτερης κλίμακας. Για παράδειγμα, τα διαδικτυακά εκπαιδευτικά εργαλεία θα μπορούσαν να είναι πιο εύκολα διαθέσιμα σε διάφορες γλώσσες.
Οι εταιρείες μπορούν να βελτιώσουν την έρευνά τους, να προσεγγίσουν περισσότερους πελάτες και να εξυπηρετήσουν καλύτερα τις τοπικές αγορές από ό,τι σήμερα, όλα με τη βοήθεια του Multilingual NLP. Εν ολίγοις, είναι ακόμη νωρίς για το Multilingual NLP. Δεδομένης της ταχύτητας των εξελίξεων, το μέλλον θα είναι εδώ αρκετά σύντομα.
Πίστωση επιλεγμένης εικόνας: Freepik
VIA: DataConomy.com
