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[#]: subject: "Meta’s AI Model That Helps Overcome Language Barrier Is Now Open-Source"
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[#]: via: "https://news.itsfoss.com/meta-open-source-ai-model/"
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[#]: author: "Rishabh Moharir https://news.itsfoss.com/author/rishabh/"
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[#]: collector: "lkxed"
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2022-07-09 18:40:51 +08:00
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[#]: translator: "fenglyulin"
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[#]: reviewer: " "
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[#]: publisher: " "
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[#]: url: " "
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Meta 的帮助克服语言障碍的 AI 模型现已开源
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Meta 的 No Language Left Behind （不落下任何语言）是一个宏大的开源项目，旨在以最高准确度翻译语言。
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![meta][1]
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Meta（Facebook 的前身）在开源世界做出了不小的贡献。Meta 除了专注于元宇宙（Metaverse）和其社交媒体平台外，还致力于各种研究和创新工作，比如 React（一个 JaveScript 库）。
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现在，在 Meta 的研究人员决定开源一个叫“*No Language Left Behind（不落下任何语言）*”
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### Meta 在 Leave No Language Behind 项目中的尝试
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![200 languages within a single AI model: A breakthrough in high-quality machine translation][2]
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目前，虽然世界上有大约 7000 个在使用中的语言，但大多数在线的内容都是以少数的流行语言来提供的，比如英语。这让许多不懂这些语言的人处于不利的地位。
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虽然现存的许多翻译工具，但语法错误会让错误变得难以阅读和理解。另外，如果你想把内容翻译到一个不流行的语言（特别是非洲和亚洲的一些语言），翻译体验不会很好。
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因此，Meta 正在开发有最高质量的翻译工具，可以帮助解决这一全球性的问题。
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NLLB-200（No Language Left Behind，不落下任何语言） 是一个人工智能翻译模型，其可以翻译200多种语言。该模型在每种语言中的翻译性能是通过一个名为 FLORES-200 复杂数据集来确定和评估的。
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正如 Meta 所说，NLLB 的翻译结果比以前的人工智能研究方法好40% 。对于一些最不常见的语言，其翻译准确率甚至超过70%。了不起的工作！
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为了帮助开发项目和提高模型的翻译质量，Meta 向所有感兴趣的研究人员开放了源代码，包括 NLLB-200 模型、 FLORES-200 数据库、模型训练和重建训练数据库的代码。
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你可以在 [GitHub][3] 上找到源代码，并且可以在项目的 [博客][4] 上了解有关该项目的更多信息。
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### 对社会事业的鼓励
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Meta 宣布向从事联合国可持续发展目标（UN Sustainable Development Goals）和翻译非洲语言的、任何地区的非营利组织和研究人员提供高达20万美元的捐赠，目前也鼓励其他学术领域如语言学和机器翻译的研究人员申请。
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### 项目的影响
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尽管 Meta 主要打算在其数字平台上，特别是在 Metaverse上使用 NLLB，但 NLLB 也有可能在其他领域产生巨大影响。
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许多用户可以用他们的母语轻松地访问和阅读在线资源。项目开源后，社区应该能够帮助实现这个目标。
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*你对 Meta的这个项目有什么看法？*
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via: https://news.itsfoss.com/meta-open-source-ai-model/
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作者：[Rishabh Moharir][a]
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选题：[lkxed][b]
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译者：[fenglyulin](https://github.com/fenglyulin)
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校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]: https://news.itsfoss.com/author/rishabh/
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[b]: https://github.com/lkxed
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[1]: https://news.itsfoss.com/wp-content/uploads/2022/07/meta-makes-ai-language-model-opensource.jpg
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[2]: https://youtu.be/uCxSPPiwrNE
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[3]: https://github.com/facebookresearch/fairseq/tree/nllb
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[4]: https://ai.facebook.com/blog/nllb-200-high-quality-machine-translation/
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