meta מציג מודל AI נוסף עבור חוקרים וחברות המתעניינים בתרגום שפה ויישומים נלווים. ענקית הטכנולוגיה פיתחה את דגם ה-All-in-One הראשון שיכול לבצע מגוון רחב של משימות ב-100 שפות.
למודל ה-AI החדש של Meta יש פוטנציאל להפוך לבסיס לשירותי "תרגום אוניברסלי" אמינים ויעילים. הוא נקרא SeamlessM4T והוא מודל התרגום והתעתוק הרב-לשוני האוניברסלי הראשון עם AI. נציגי חברת Meta טוענים שהדגם מציע תמיכה בעד 100 שפות שונות, בהתאם למשימה הספציפית.
SeamlessM4T הוא מודל בסיסי רב-לשוני ומרובה משימות המסוגל לתרגם ולתמלל גם דיבור וגם טקסט, לייצר תרגומים במגוון פורמטים, כולל קול לקול, קול לטקסט, טקסט לקול וטקסט- לטקסט. . מעניין לציין שדגם הבינה המלאכותית החדש יכול לבצע זיהוי דיבור אוטומטי מבלי להשתמש בדגימות בסיס.
תמיכת שפה תלויה במשימה: תרגומי קול לקול וטקסט לקול נתמכים ב-35 שפות (בתוספת אנגלית), וכ-100 שפות זמינות עבור כל המצבים האחרים. חֶברָה meta פרסמה את קוד SeamlessM4T תחת רישיון Creative Commons (CC BY-NC 4.0), המעידה על כוונתה להעצים חוקרים ומפתחים להשתמש בעבודתה ליצירת יישומים ופתרונות חדשים.
AI SeamlessM4T, ככל הנראה בהשראת דג המתרגם הבדיוני מ"המדריך לתייר החלל לגלקסיה" של דאגלס אדמס, שואפת להפוך את המושג "מתרגם אוניברסלי" מסיפורת למציאות. לגישה הרב-מודאלית שבה משתמש המודל יש פוטנציאל למזער שגיאות ועיכובים, ובכך להגביר את היעילות והאיכות של התרגום עבור אנשים הדוברים שפות שונות. טכנולוגיה זו יכולה להקל על נגישות והבנה רבה יותר בין אנשים עם רקע שפה שונה.
ב-SeamlessM4T, Meta מתייחסת למודל תרגום מכונה משלה של טקסט לטקסט, NLLB (No Language Left Behind), התומך ב-200 שפות ושולב בוויקיפדיה. בנוסף, החברה מציינת את ההדגמה האחרונה שלה ל-Universal Speech Translator, שסימנה את הצגת מערכת התרגום הישיר הראשונה של קול לקול עבור Hokkien (מגוון של סיניות).
בנוסף, מודל הדיבור הרב-לשוני של Meta שהוצג לאחרונה מכסה יכולות זיהוי דיבור, זיהוי דיבור וסינתזת דיבור ביותר מ-1100 שפות. IN בלוג Meta AI יכול ללמוד עוד על מודל SeamlessM4T, יכולות התרגום שלו וגישה אחראית לנושאים רגישים כמו רעילות והטיה מגדרית, והקוד SeamlessM4T זמין בכתובת GitHub.
קרא גם: