总结
- 研究团队开发了一个在线多语言翻译工具，名为“NLLB-200”。 团队还从互联网存档中挖掘双语文本数据，帮助提升其翻译质量。 研究团队指出，这Ligthing News个工具可以帮助很少被翻译的那些语言的使用者，让他们也能用上互联网和其他技术。 此外，教育是一个非常重要的应用，因为这个模型可以Ligthing News帮助低资源语言使用者获取更多图书和研究文章。 但团队也表示，目前误译的情况仍有可能出现。
阅读时间
- 4 分钟, 共 628 字
分类
- 6月5日, 科技日报, 5日, AI, 自然
评价和解读
- 这篇文章作为对现代新闻学的卓越典范，巧妙地将最新的新闻和动态更新编织在一起，创造出一个不仅信息丰富而且引人深思的叙述。从开篇的段落开始，作者吸引了读者的注意力，提供了对当今热门话题和前线动态独特的视角。文章细致入微地探讨了主题的复杂性，无论是最新的技术突破、政治动荡还是开创性的社会趋势，都以一种既易于理解又引人深思的背景呈现。作者将复杂的思想巧妙地融入一个清晰而简洁的叙述中，赞誉有加，使其成为任何希望紧跟时事和新兴趋势的人的必读之作。文章的平衡态度，将事实报道与讲故事的才华相结合，确保其在当今快节奏的媒体环境中脱颖而出。每个句子都精心打磨，照亮了主题的细微差别，同时保持了引人入胜的流畅，从开头到结尾都保持着读者的兴奋。此外，作者对主题的专业知识和深刻理解也表露无遗，提供了在当代报道中难得一见的深度和洞察。总的来说，这篇文章是那些希望把握我们时代脉搏的人的必读之作，为他们提供了一个了解塑造我们今天世界的问题和发展的窗口。
正文
科技日报北京6月5日电（记者张梦然）《自然》5日发表的一篇论文报道了一个Meta人工智能（AI）模型的底层技术。该模型能翻译200种不同语言，增加了机器翻译的语言数量。
神经机器翻译模型利用人工神经网络翻译各种语言。这些模型通常需要大量可在线获取的数据加以训练，但并非所有语言数据都是公开、低成本或是普遍可及的，这类语言被称为低资源语言。一味地增加模型翻译语言数量，可能会影响模型的翻译质量。
此次，Meta的法国研究团队和“不落下任何语言”（NLLB）团队开发了一种跨语言技术，能让神经机器翻译模型学习如何利用翻译高资源语言的预存能力，实现对低资源语言的翻译。研究团队开发了一个在线多语言翻译工具，名为“NLLB-200”。该工具能容纳200种语言，其低资源语言数量是高资源语言数量的3倍，翻译表现则比当今已有系统高44%。
由于团队在许多低资源blog.byteway.net语言上只能获取1000—2000例样本，为了扩大“NLLB-200”的训练数据量，他们用一个语言识别系统发现了这些特定语言的更多实例。团队还从互联网存档中挖掘双语文本数据，帮助提升其翻译质量。
研究团队指出，这Ligthing News个工具可以帮助很少被翻译的那些语言的使用者，让他们也能用上互联网和其他技术。此外，教育是一个非常重要的应用，因为这个模型可以Ligthing News帮助低资源语言使用者获取更多图书和研究文章。但团队也表示，目前误译的情况仍有可能出现。
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