[#]: subject: "Meta’s AI Model That Helps Overcome Language Barrier Is Now Open-Source" [#]: via: "https://news.itsfoss.com/meta-open-source-ai-model/" [#]: author: "Rishabh Moharir https://news.itsfoss.com/author/rishabh/" [#]: collector: "lkxed" [#]: translator: "fenglyulin" [#]: reviewer: "wxy" [#]: publisher: "wxy" [#]: url: "https://linux.cn/article-14812-1.html" Meta 开源了语言翻译 AI 模型 ====== > Meta 的 “不落下任何语言No Language Left Behind” 是一个宏大的开源项目,旨在以最高准确度翻译语言。 ![meta][1] Meta(前身是 Facebook)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)。 现在,Meta 的研究人员决定开源一个叫 “不落下任何语言No Language Left Behind” 项目。 (LCTT 校注:这个直译项目名称不够好听,我来抛砖引玉,似可称做“无人独语”,读者有什么建议吗?) ### Meta 试图不落下任何语言 ![200 languages within a single AI model: A breakthrough in high-quality machine translation][2] 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。 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为一个不流行的语言(特别是非洲和亚洲的一些语言),翻译体验不会很好。 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。 NLLB-200(不落下任何语言No Language Left Behind) 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结果是通过一个名为 FLORES-200 复杂数据集来确定和评估的。 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! 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。 你可以在 [GitHub][3] 上找到源代码,并且可以在该项目的 [博客][4] 上了解它的更多信息。 ### 对社会事业的鼓励 Meta 宣布向从事联合国可持续发展目标UN Sustainable Development Goals任何领域工作和翻译非洲语言的非营利组织和研究人员提供高达 20 万美元的捐赠,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。 ### 项目的影响 尽管 Meta 主要打算在其数字平台上,特别是在“元宇宙”上使用 NLLB,但 NLLB 也有可能在其他领域产生巨大影响。 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。 *你对 Meta 的这个项目有什么看法?* -------------------------------------------------------------------------------- via: https://news.itsfoss.com/meta-open-source-ai-model/ 作者:[Rishabh Moharir][a] 选题:[lkxed][b] 译者:[fenglyulin](https://github.com/fenglyulin) 校对:[wxy](https://github.com/wxy) 本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译,[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出 [a]: https://news.itsfoss.com/author/rishabh/ [b]: https://github.com/lkxed [1]: https://news.itsfoss.com/wp-content/uploads/2022/07/meta-makes-ai-language-model-opensource.jpg [2]: https://youtu.be/uCxSPPiwrNE [3]: https://github.com/facebookresearch/fairseq/tree/nllb [4]: https://ai.facebook.com/blog/nllb-200-high-quality-machine-translation/