近年来,向量搜索席卷了搜索和信息检索领域。它能够将查询的语义与文档相匹配,合并文本的上下文和含义,并为用户提供前所未有的自然语言查询能力。向量搜索是促进大型语言模型 (LLM) 的重要上下文来源,它为生成式 AI 时代越来越多的现代搜索体验提供动力。
来源:机器之心本文约2500字,建议阅读5分钟本文介绍了基于神经标签搜索情况下,中科院和微软亚研的实验进展。 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务,并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能,这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言,目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本
机器之心专栏 机器之心编辑部 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务,并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能,这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言,目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使用在英文上预训练好的抽取式文本摘要模型来在其他低资源语言上
在当今全球化的世界中,对于web开发人员来说,创建可为来自不同地区和文化的用户轻松实现本地化的应用程序至关重要。Vue.js 是一个流行的 JavaScript 框架,它提供了一个名为 Vue I18n 的强大国际化(i18n)插件。在本文中,我们将逐步探讨使用 Vue I18n 插件实现 Vue 应用程序国际化的过程。无论您是经验丰富的 Vue 开发人员还是刚刚入门,本指南都将帮助您快速掌握如何轻松创建多语言应用程序。。
每天给你送来NLP技术干货! ---- ©作者 | 机器之心编辑部 来源 | 机器之心 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务,并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能,这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言,目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使
目前,神经机器翻译(NMT)已经成为在学术界和工业界最先进的机器翻译方法。最初的这种基于编码器-解码器架构的机器翻译系统都针对单个语言对进行翻译。近期的工作开始探索去扩展这种办法以支持多语言之间的翻译,也就是通过只训练一个模型就能够支持在多个语言之间的翻译。
多语言识别翻译的研究一直都是学术界研究的重点。目前全球有几千种语言,在全球化背景下不同语言人群之间的交流越来越密切,然而学习一门外语的成本是非常大的。前两年的研究主要集中在一对一、一对多的研究,然而当面对这么多的语言时,既需要「考虑模型准确率,还需要考虑语种的识别」。最近,随着人工智能大型自然语言模型的发展,利用统一模型实现多语种识别翻译来实现不同语种之间交流逐渐的变成了可能。
谷歌研究人员的新研究建议修改传统的转换器架构,以在自然语言处理 (NLP) 中处理字节序列。新的具有竞争力的字节级模型可以有效平衡当代大型语言模型的计算成本权衡。
随着全球化的推进,多语言处理成为自然语言处理(NLP)领域的一个关键挑战。本文将深入研究NLP在多语言处理中的应用,探讨其原理、常见技术和面临的挑战。通过详细解析多语言处理的实践,我们将了解如何有效地处理不同语言的文本数据。
在自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)领域,“词”构成了语言的基础单位。与此同时,它们也是构建高级语义和语法结构的基石。在解决各种NLP问题,如机器翻译、情感分析、问答系统等方面,对“词”的全面了解不仅有助于我们设计更高效的算法,还能加深我们对语言本质的认识。
在本文中,作者提出了M3P,一个多任务、多语言、多模态预训练模型 ,通过多任务预训练目标将多语言预训练和多模态预训练结合到一个统一的框架中。M3P的目标是学习通用的表示,可以将以不同方式出现的对象或以不同语言表达的文本映射到一个公共语义空间。
这篇论文的作者是来自于Google Research的Telmo Pires,Eva Schlinger和Dan Garrette。既然BERT能够在每一层都学习到特殊的表层、句法以及语义特征表示,那么多语言BERT(M-BERT)在上面学到了什么呢?多语言BERT在零样本迁移学习上又表现如何呢?
WPML是WordPress的一个插件。简单来说,插件扩展了基本的WordPress CMS功能。在我们的情况下,WPML让WordPress支持多语言。 请注意!自动翻译功能不是这个插件的一部分,但你可以直接从开发者那里购买作为单独的付费服务。 WPML允许作者使用不同的语言编写内容并进行翻译。它还包括高级功能,用于翻译管理和专业内容翻译的接口。 使用WPML不需要任何技术或编程技能。网站管理员可以安装它并将其转换为多语言网站,而无需编码。WPML包括完整的API,用于与其他插件和翻译系统集成。这样,开发人员就可以轻松地使用WPML并将其产品转换为多语言。
作者丨陈怡然 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=Heggj7GSZ5 网页地址:https://mtg-benchmark.netlify.app/ 1 前言 随着
为了将 NLP 应用尽快部署到更多语言,Facebook 的研究者拓展并改进了其 LASER(Language-Agnostic SEntence Representations)工具箱。今天,他们开源了第一个可探索大量多语言句子表征形式的工具——LASER,将其与 NLP 社区分享。据称,该工具现在能应用于涉及 28 种不同字符系统的 90 多种语言中。LASER 将所有语言共同嵌入到一个共享空间中(而不是为每种语言建立一个单独的模型),从而实现这样的结果。一起开源的还包括涵盖 100 多种语言的多语言测试集。
整理 | AI 科技大本营(ID:rgznai100) 自然语言处理(NLP)被誉为 AI 皇冠上的明珠,传统 NLP 模型制作复杂,耗时耗力,且用途单一,难以复用。预训练语言模型是 NLP 领域的研究热点之一,“预训练+精调”已成为NLP任务的新范式,当前预训练语言模型正在改变局面,有望让语言 AI 走向入可规模化复制的工业时代。 今日,阿里巴巴达摩院正式开源预训练语言模型体系 AliceMind。历经三年研发,AliceMind 涵盖通用语言模型StructBERT、多语言VECO、生成式PALM、多模
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注。
为了加速 NLP 应用在更多语言上的部署,Facebook 对 LASER (Language-Agnostic SEntence Representations)工具包进行了扩展和改进。LASER 是首个可探索多语言句子表示的工具包,Facebook 日前对其实现了开源并共享在 NLP 社区。该工具包现在可应用于使用 28 种不同的字符串编写的 90 多种语言也就是说,它将所有语言一同嵌入到一个独立的共享空间中(而不是为每一种语言都创建一个单独的模型),从而实现在 90 多种语言中的应用。此外,一同开源的还有多语言编码器、PyTorch 代码,以及面向 100 多种语言的多语言测试集。
Multilingual是NLP中的研究热点之一,其中的一个研究方向是如何构建多语言预训练语言模型,实现不同语言的在隐空间的对齐,一个模型支持多语种的NLP任务,同时利用数据丰富的语言提升数据较少的语言效果。这篇文章就为大家整理了Multilingual多语言预训练语言模型的套路,包括XLM、XLM-R、ERNIE-M、Unicoder、ALM等5个经典模型,以及这些模型之间的演进关系。
作者:Haoyang Huang, Tianyi Tang, Dongdong Zhang, Wayne Xin Zhao, Ting Song, Yan Xia, Furu Wei
Meta(facebook)采访了菲利普·科恩(Philipp Koehn),他是一位Meta人工智能研究科学家,现代基于短语的机器翻译方法的发明者之一,著有《Statistical Machine Translation》和《Neural Machine Translation》。他谈到了机器翻译领域的最新进展,该领域面临的最新挑战,以及走向通用翻译道路上有希望的方向。
就在Meta AI成立10周年之际,研究团队重磅开源了在语音翻译领域的突破性进展——「无缝交流」(Seamless Communication)模型。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】最近哥伦比亚大学的研究人员发现用多语言的subword组合出的新词,在DALL-E 2系统中仍然能生成预期图像,或可绕过审查系统! 2022年什么最值钱?prompt! 基于文本的图像生成(text-guided image generation)模型,如DALL-E 2大火后,网友们也是乐此不疲地生成各种搞怪图像。 但想要让模型生成清晰、可用的目标图像,必须得掌握正确的「咒语」才行,也就是prompt须得精心设计之后才能用,甚至还有人架设网站卖
【导语】为了加速自然语言处理 (NLP) 在更多语言上实现零样本迁移学习 (zero-shot transfer learning),Facebook 研究者扩展并增强了 LASER (Language-Agnostic Sentence Representations) 工具包,并在近期开源了这个项目。
ACL 2019 将于 7 月 28 日至 8 月 2 日在意大利佛罗伦萨举办。机器之心技术分析师曾祥极挑选了 ACL 2019 收录的与语言模型相关的三篇文章,分别从可变长度 Transformer、BERT 表征学习的深层次解析以及多语言迁移学习 BERT 三方面来介绍预训练语言模型的最新进展。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】壕无人性!最近Google又利用钞能力,不仅将语言模型PaLM升级为视觉语言模型,还训了一个史上最大的ViT模型!|2022 IEEE北京国际女工程师领导力峰会重磅来袭,点击预约👇🏻 近几年自然语言处理的进展很大程度上都来自于大规模语言模型,每次发布的新模型都将参数量、训练数据量推向新高,同时也会对现有基准排行进行一次屠榜! 比如今年4月,Google发布5400亿参数的语言模型PaLM(Pathways Language Model)在语言和推理
ACL,英文全称是 The Association for Computational Linguistics,中文全称是国际计算语言学协会。ACL 于 1962 年成立,主要致力于为研究自然语言处理或者计算语言学的专业人士提供服务。为了促进自然语言处理领域的学术交流,ACL 每年都会举办学术会议,如 ACL、EMNLP 和 NAACL 等。ACL 2019(第 57 届会议)即将于 2019 年 7 月 28 日至 8 月 2 日在意大利佛罗伦萨举办。
选自code.facebook 作者:Ves Stoyanov、Necip Fazil Ayan 机器之心编译 传统的自然语言处理系统只能对应于特定语言,如果想要让其应用支持多种语言,则需要从头开始构建相应数量的新系统。Facebook 最近提出的多语言嵌入方法可以在一些「已知」语言上训练 Classifier,应用于「未知」语言上,成功解决了社交平台中 AI 应用的多语言支持问题。本文将向你简要介绍这一技术背后的原理。 在 Facebook 上,超过一半的用户使用非英语语言。整个平台上,人们使用的语言超过
虽说大多数人开发的应用都是在中国区发布吧,但也有人喜欢把手机设成英语呀,不管是为了练英语还是出国需要,也有外国友人在我国使用呀。所以如果用户中可能包括这些人的话,那么多语言支持是个很重要的课题,这个功能直译是本地化,意译是国际化,通俗地说就是多语言支持了,本文为了通俗就叫多语言支持。iOS开发实现多语言是件特别方便的事儿,本文就讲解实现的方法,分为App名称多语言支持、内容文本多语言支持、获取当前设备所使用的语言三个方面。
手语对于听障人士的交流至关重要。然而,手语数据的获取和处理非常复杂,这限制了手语生成模型的发展。为推动手语生成领域的发展,本文作者提出了一个多语种手语数据集Prompt2Sign,并以此训练了手语生成大模型:SignLLM,该模型可并行生成多种手语,同时理解复杂自然语言输入。实验结果表明,SignLLM在8种手语的SLP任务上达到了最先进的性能,展示了其在多语种手语生成上的强大实力。
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构:
Facebook AI近日发布一个名为XLM-R的新模型,使用100种语言、2.5 TB文本数据进行训练,在四项跨语言理解基准测试中取得了迄今最好的结果。
近20年来,在TIOBE编程语言排行榜中,C、C++和Java一直排在前3位,远远领先于其他组件。而Python作为近来广受大家喜爱的编程语言,终于在2018年9月份首登前三的宝座。Python作为当今大学最常教授的第一语言,在统计领域排名第一,在人工智能编程领域排名第一,在脚本编写方面排名第一,在系统测试方面排名第一。除此之外,Python还在Web编程和科学计算方面处于领先地位(只是命名一些其他领域)。总之,Python无处不在。
最近,一个预先训练的模型被证明可以改善下游问题。Lample和Conneau提出了两个新的培训目标来培训跨语言语言模型(XLM)。这种方法可以实现跨语言自然语言推理(XNLI)的最新成果。另一方面,wada和iwata提出了另一种无需并行数据学习跨语言文本表示的方法。他们将其命名为多语言神经语言模型。
互联网时代的到来,企业的需要与国际接轨。这就面临一个问题不是所有的人都能看懂网上语言,如果你的网站仅仅使用中文,根据用户使用母语的搜索习惯,那些不以中文为母语的客户们,将很难在你的网站上做过多的停留,所以网站做多语言适配的重要性不言而喻。
探索OpenAI发布的ChatGPT4最新版,重点关注其多语言功能,特别是中文支持。这篇技术博客适合各层次读者,涵盖ChatGPT4核心功能、多语言支持分析及代码实例。 关键词:ChatGPT4, 多语言支持, 中文AI, OpenAI, 人工智能, 编程, 技术博客, CSDN。
GraalVM是一种开源高性能的运行时环境,用于编写和执行各种编程语言的应用程序。它提供了一种灵活的、一致性的多语言运行时,支持Java、JavaScript、Ruby、Python、R和Scala等多种语言。GraalVM的目的是为开发人员提供一种统一的运行时环境,以简化应用程序的开发和部署。
---- 新智元报道 来源:智源研究院 【新智元导读】国内首个支持18种语言的文图生成模型AltDiffusion-m18来了。 当前,非英文文图生成模型选择有限,用户往往要将 prompt 翻译成英语再输入模型。这样不仅会造成额外的操作负担,并且翻译过程中的语言文化误差,会影响生成图片的准确性。 智源研究院 FlagAI 团队首创高效训练方式,使用多语言预训练模型和 Stable Diffusion 结合,训练多语言文图生成模型 —— AltDiffusion-m18,支持18种语言的文图生成
近年来,人工智能生成内容(AIGC)在各行各业中崭露头角。AIGC通过生成文本、图像、音频和视频等多种形式的内容,为用户提供了丰富的体验和强大的工具。在这些技术中,自然语言处理(NLP)作为生成文本和理解语言的核心技术,起到了至关重要的作用。本文将深入探讨NLP技术在AIGC中的突破,并通过代码实例展示其应用。
在毕业之后,读者写过了大量的文章和开源项目,正是坚持一边学习一边输出,所以笔者最终从一个生菜鸡进化为一个熟菜鸡。
BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学,是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216,论文提出了一种新的embedding模型,称为M3-Embedding,它在多语言性(Multi-Linguality)、多功能性(Multi-Functionality)和多粒度性(Multi-Granularity)方面表现出色。M3-Embedding支持超过100种工作语言,支持8192长度的输入文本,同时支持密集检索(Dense Retrieval)、多向量检索(Multi-Vector Retrieval)和稀疏检索(Sparse Retrieval),为现实世界中的信息检索(IR)应用提供了统一的模型基础,通过这几种检索方式的组合,取得了良好的混合召回效果。
正如大多数矢量搜索供应商所宣传的那样,语义搜索系统的基本设计有两个简单的(这很讽刺) 步骤:
机器之心报道 编辑:陈萍、蛋酱 微软打造的图灵通用语言表示模型 T-ULRv5,登顶 Google XTREME 公共排行榜。 刚刚,微软打造的最新图灵通用语言表示模型 T-ULRv5 模型再次成为 SOTA 模型,并在 Google XTREME 公共排行榜上位列榜首。 这项研究由 Microsoft Turing 团队和 Microsoft Research 合作完成,T-ULRv5 XL 模型具有 22 亿参数,以 1.7 分的平均分优于当前性能第二的模型(VECO)。这也是该系列模型在排行榜上的四个
上面一顿操作猛如虎,一看效果二百五。怎么没反应的,没变化呀。似乎有细心的人发现了一些奇怪的地方就是:
论文:On the Cross-lingualTransferability of Monolingual Representations
AI 科技评论按:在单词和短语之间进行语音区分,如区分「I」m hear」和「I」m here」或区分「I can」t so but tons」和「I can」t sew buttons」,这样的事情每个人都遇到,尤其是遇到自动更正的短信、社交媒体上的帖子之类的时候。尽管乍看之下,语音相似性似乎只能对可听单词进行量化,但这个问题常常出现在纯文本空间中。
刚刚在Google I/O 大会上,Google发布PaLM2及超过 25 款由 PaLM 2 提供支持的新产品和功能。这意味着 PaLM 2 将最新的高级人工智能功能直接引入我们的产品和人们——包括全球消费者、开发人员和各种规模的企业。它的能力到底怎么样?让我们详细的看一看。
本文就简单介绍一种改造现有程序以支持内容多语言的思路。我们希望对于前/后端都是最小改造,尽量不侵入已有的业务代码和底层存储、向下兼容,不影响现有的业务。
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