Оценка языковых моделей для культурного разнообразия и языкового включения на 100 языках мира

 All Languages Matter Benchmark (ALM-bench): A Comprehensive Evaluation Framework to Enhance Multimodal Language Models for Cultural Inclusivity and Linguistic Diversity Across 100 Global Languages

Модели мультимодального языка (LMMs)

Модели мультимодального языка (LMMs) – это новая технология, которая объединяет обработку естественного языка и визуальную интерпретацию данных. Они могут использоваться в многоязычных виртуальных помощниках, для поиска информации между культурами и понимания контента. LMMs делают цифровые инструменты более доступными, особенно в контекстах с разнообразными языками и богатым визуальным содержанием.

Проблемы и вызовы

Однако, эффективность LMMs зависит от их способности адаптироваться к культурным и языковым особенностям. Важно отметить, что многие модели показывают низкие результаты для языков с ограниченными ресурсами, таких как амхарский или сингальский. Культурные знания также часто слабо представлены, что снижает полезность LMMs для глобального населения.

Оценка моделей

Существующие методы оценки LMMs, такие как CulturalVQA и Henna, охватывают лишь ограниченное количество языков и культурных областей. Например, CulturalVQA в основном фокусируется на английском языке, а Henna – на арабском в 11 странах, но не охватывает разнообразие языков и областей.

Новая инициатива ALM-bench

Исследователи из разных университетов разработали All Languages Matter Benchmark (ALM-bench), чтобы решить эти проблемы. Этот обширный инструмент оценивает LMMs на 100 языках из 73 стран, включая языки с высоким и низким уровнем ресурсов. Он охватывает 24 письменных системы и 19 культурных областей, что обеспечивает комплексное представление языкового и культурного разнообразия.

Методология ALM-bench

Методология ALM-bench основана на данных и включает более 22,763 проверенных вручную пар вопросов и ответов. Вопросы варьируются от множественного выбора до визуальных вопросов, что позволяет тщательно оценить мультимодальное мышление. Данные были собраны с использованием переводов GPT-4o и уточнены экспертами, что обеспечило высокое качество информации.

Результаты и выводы

Результаты оценки показали значительные различия в производительности 16 современных LMMs. Закрытые модели, такие как GPT-4o, показали лучшие результаты по сравнению с открытыми моделями, но их эффективность резко падала для языков с низкими ресурсами. Это подчеркивает необходимость более инклюзивного обучения моделей.

Ключевые выводы

Исследование ALM-bench подчеркивает важность культурной инклюзивности и необходимость улучшения моделей для работы с различными языками. Это также показывает, что закрытые модели превосходят открытые, и что даже лучшие модели сталкиваются с трудностями в интерпретации культурных нюансов.

Как AI может помочь вашей компании?

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), используйте ALM-bench для оценки и улучшения своих моделей. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, и найдите области для автоматизации.

Рекомендации по внедрению ИИ

Подберите подходящее решение из множества доступных ИИ. Начните с малого проекта, анализируйте результаты и ключевые показатели эффективности (KPI). На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам!

Попробуйте ИИ ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Заключение

ALM-bench открывает новые возможности для улучшения мультимодальных языковых моделей, обеспечивая культурную инклюзивность и языковое разнообразие. Это важный шаг к созданию более доступных и эффективных технологий для глобальной аудитории.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…