Pleias представляет общий корпус: крупнейший многоязычный набор данных для предобучения языковых моделей.

Введение в Common Corpus

В последние годы развитие крупных языковых моделей значительно продвинулось в области обработки естественного языка (NLP). Однако создание таких моделей требует больших объемов данных, и доступ к качественным многоязычным наборам данных остается серьезной проблемой.

Проблемы доступа к данным

Недостаток открытых, крупных и разнообразных наборов данных затрудняет создание более инклюзивных языковых моделей, особенно для менее распространенных языков. Языковые барьеры мешают NLP-системам раскрывать свой потенциал. Необходимо новое решение, которое будет придавать значение многоязычности и открытым данным.

Выпуск Common Corpus

Новая инициатива Pleias представляет Common Corpus — крупнейший многоязычный набор данных для предобучения языковых моделей. Этот объемный набор данных содержит более двух триллионов токенов на десятках языков и является значительным достижением для сообщества NLP.

Преимущества Common Corpus

Common Corpus включает данные из открытых репозиториев, таких как OpenAlex и GitHub, что делает набор данных не только обширным, но и разнообразным. Это обеспечивает лучшее понимание контекста и различных жанров языка для языковых моделей.

Справедливое представительство

Многоязычность набора данных решает критическую задачу справедливого представительства языков, что позволяет исследователям работать над технологиями, доступными для всех языков, а не только для английского.

Значение и результаты

Запуск Common Corpus — это важное событие, которое устанавливает новый стандарт по размеру и инклюзивности. Модели, обученные на этом наборе данных, могут давать более точные и культурно осведомленные ответы.

Первые результаты

Предварительные эксперименты показывают улучшение производительности моделей в различных языках, что открывает новые горизонты для исследований и развития в области языковых технологий.

Заключение

Common Corpus от Pleias — это важный вклад в будущее многоязычного языкового моделирования. Открытый доступ к этому набору данных поможет решить проблемы доступности и разнообразия данных, что критически важно для дальнейшего развития NLP.

Ваши шаги к интеграции ИИ

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, определите, где можно применить автоматизацию. Выберите ключевые показатели для улучшения и начните с малого проекта. Постепенно расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.