Meta เปิด Open-Source ระบบ AI รองรับการแปลภาษากว่า 200 ภาษา

Meta เปิด Open-Source NLLB-200 ระบบ AI ที่พัฒนาขึ้นภายใน รองรับการแปลภาษากว่า 200 ภาษา ช่วยให้นักวิจัยนำไปต่อยอดได้

Credit: Meta

No Language Left Behind (NLLB) เป็นโครงการที่พัฒนาขึ้นโดย Meta ในการใช้เทคโนโลยี Machine Learning ช่วยแปลภาษา ล่าสุด Meta ประกาศความสำเร็จในการใช้เทคโนโลยีนี้ รองรับแปลภาษาได้มากกว่า 200 ภาษาแล้ว โดยมีการเรียกโมเดลนี้ว่า NLLB-200 ซึ่งทาง Meta ยกตัวอย่างเพิ่มเติมว่า เทคโนโลยีทั่วไปนั้นรองรับการแปลภาษาในแอฟริกาได้ประมาณ 25 ภาษาเท่านั้น แต่ NLLB-200 นั้นรองรับถึง 50 ภาษา ในด้านของความมั่นยำนั้นจะใช้เครื่องมืออีกตัวหนึ่งชื่อว่า BLEU เพื่อวัดความแม่นยำของการแปล โดย NLLB-200 ได้คะแนนมากกว่าค่าเฉลี่ยที่ 44% ซึ่งสูงกว่าที่สุดเท่าที่เคยบันทึกไว้

NLLB-200 มี Parameters กว่า 5 หมื่นล้านตัวให้ปรับแต่งเพื่อเพิ่มความแม่นยำของ AI นำ Machine Learning Toolkit LASER3 ที่พัฒนาขึ้นภายในมาต่อยอด ผ่านการเทรนบน Research SuperCluster โดยเป็นระบบ Supercomputer ภายใน เมื่อช่วงต้นปีที่ผ่านมามีการลงทุนติดตั้งหน่วยประมวลผล NVDIA A100 เข้าไปอีก 6,080 ตัว ทำให้ปัจจุบันมี GPU รวมกันทั้งหมด 16,000 ตัว

Meta ได้ประกาศ Open Source โค้ดที่ใช้สำหรับเทรน AI และ Dataset ชื่อว่า FLORES-200 เพื่อใช้ในการประเมินความแม่นยำของการแปล นอกจากนี้ยังให้ทุนสนับสนุนองค์กรที่ไม่แสวงหาผลกำไรกว่า 200,000 เหรียญเพื่อวิจัยต่อยอด NLLB-200 อีกด้วย และกำลังร่วมมือกับ Wikimedia Foundation เพื่อเปิดใช้งานระบบ Automated Transalation ในบทความบน Wikipedia

ที่มา: https://siliconangle.com/2022/07/06/meta-open-sources-advanced-ai-translation-system-50b-parameters/

About เด็กฝึกงาน TechTalkThai หมายเลข 1

นักเขียนผู้มีความสนใจใน Enterprise IT ด้วยประสบการณ์กว่า 10 ปีในไทย ปัจจุบันใช้ชีวิตอยู่ที่สหรัฐอเมริกา แต่ยังคงมุ่งมั่นในการแบ่งปันความรู้และประสบการณ์ด้านเทคโนโลยีให้กับทุกคน

Check Also

งานวิจัยใหม่เผยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงของเศรษฐศาสตร์โครงสร้างพื้นฐาน AI ท่ามกลางปริมาณข้อมูลที่ถูกจัดเก็บและเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง [PR]

ที่ผ่านมาบทสนทนาเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน AI มักให้ความสำคัญกับพลังการประมวลผล (Compute) เป็นหลัก อย่างไรก็ตาม งานวิจัยทั่วโลกล่าสุดจาก IDC เผยให้เห็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญที่องค์กรจำเป็นต้องให้ความสำคัญเมื่อขยายการใช้งาน AI นั่นคือข้อมูลที่ยังคงถูกจัดเก็บและสะสมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แม้ว่ารอบการประมวลผลแต่ละรอบจะเสร็จสิ้นไปนานแล้วก็ตาม

วางอนาคตเครือข่ายรูปแบบใหม่ด้วย Self-Driving Network โดย HPE Networking

หลายคนคงเริ่มคุ้นเคยหรือได้สัมผัสกับเทคโนโลยีรถยนต์ไร้คนขับ (Self-driving Car) กันมาบ้างแล้ว กว่าที่นวัตกรรมเหล่านี้จะออกสู่ตลาดได้ ต้องผ่านการเรียนรู้สถานการณ์และแก้ไขปัญหามานับครั้งไม่ถ้วน เพราะความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยอาจอันตรายถึงชีวิต เช่นเดียวกันในวันนี้ ทราบหรือไม่ว่าผู้ดูแลระบบ (Network Admin) ก็สามารถยกระดับองค์กรด้วยระบบเครือข่ายอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนได้เองอัตโนมัติหรือ Self-Driving Network ได้แล้วเช่นกัน …