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

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.

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.