Meta Platforms今天開放了NLLB-200的系統(tǒng)代碼，NLLB-200是Meta內(nèi)部開發(fā)的一個人工智能系統(tǒng)，可以翻譯200種語言的文本。

Meta還公布了一套工具，旨在幫助研究人員更輕松地將NLLB-200應用于軟件項目。

根據(jù)Meta的說法，NLLB-200可以理解的200種語言中，許多語言都沒有得到其他AI翻譯系統(tǒng)的良好支持。目前被廣泛使用的翻譯工具支持的非洲語言不到25種，而NLLB-200 支持多達55種非洲語言。

Meta表示，翻譯準確性是NLLB-200優(yōu)于其他工具的另一個方面。Meta采用的是BLEU評估系統(tǒng)的準確性標準，BLEU是一種用于衡量機器翻譯文本質量的算法。Meta稱，NLLB-200的BLEU評分比之前平均高出44%。

Meta首席執(zhí)行官Mark Zuckerberg表示：“我們剛剛開源了一個自主開發(fā)的AI模型，該模型可以翻譯200種不同的語言——其中許多語言未得到當前翻譯系統(tǒng)的支持。我們把這個項目稱之為No Language Left Behind，我們使用的人工智能建模技術正在為全球數(shù)十億人所使用的語言進行高質量的翻譯。”

NLLB-200有超過500億個參數(shù)，這些配置決定了AI系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的方式。人工智能系統(tǒng)參數(shù)越多，準確性就越高。

NLLB-200具有如此大量的參數(shù)，并不是它能夠以高精度支持200種語言的唯一因素，因為NLLB-200系統(tǒng)還借鑒了Meta工程師開發(fā)的很多其他AI創(chuàng)新。

Meta使用內(nèi)部開發(fā)的LASER工具包為機器學習相關研究提供支持。研究人員使用該工具包可以對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，以一種語言執(zhí)行某個特定的任務，然后相對輕松地使神經(jīng)網(wǎng)絡適應其他語言，這對于翻譯這一用途來說是很有用處的。Meta開發(fā)了新的NLLB-200系統(tǒng)，支持改進版LASER——LASER3。

LASER的原始版本包括一個名為LSTM的神經(jīng)網(wǎng)絡，這是一個將文本轉換為AI系統(tǒng)可以理解的、以數(shù)學方式表示的專用組件。這種數(shù)學表示有助于生成更準確的翻譯結果。在LASER3中，Meta用Transformer代替了LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡，前者是一種高級自然語言處理模型，可以更有效地執(zhí)行相同的任務。

Meta還使用了其他幾種方法來改進NLLB-200的功能，例如Meta升級了用于收集訓練數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，并對AI訓練工作流程進行了更改。

Meta使用內(nèi)部開發(fā)的Research SuperCluster超級計算機（如圖）來訓練NLLB-200。今年1月Meta首次介紹Research SuperCluster的時候稱，該系統(tǒng)配備了6080個Nvidia最新的A100數(shù)據(jù)中心GPU，最終將升級到配置16000個GPU。

Meta計劃使用NLLB-200在Facebook、Instagram和其他平臺上提供更好的自動翻譯功能，預計該系統(tǒng)每天將支持超過250億次翻譯。

Meta在內(nèi)部努力推廣NLLB-200的同時，還計劃幫助其他企業(yè)組織將該系統(tǒng)應用到他們自己的軟件項目中。

除了NLLB-200之外，Meta還開源了可用于訓練AI的代碼，以及一個名為FLORES-200的數(shù)據(jù)集，用于評估翻譯的準確性。Meta將提供高達200000美元的資金，以幫助非營利組織采用NLLB-200。除此之外，Meta還將與Wikimedia Foundation展開合作，將自動翻譯技術應用于維基百科文章。

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