Maşın Tərcüməsi (MT) Natural Language Processing (NLP) proqramının kritik komponentidir. natural-language-processing-nlp) mətni bir dildən digərinə mexaniki şəkildə tərcümə etmək məqsədi daşıyır. Bu sahə insan dillərini başa düşmək və yaratmaq üçün böyük dil modellərindən (LLM) istifadə etməklə dillərarası ünsiyyəti və beynəlxalq məlumat mübadiləsini yaxşılaşdırır. Qlobal kommunikasiya boşluqlarını aradan qaldırmaq üçün tərcümənin dəqiqliyini artırmaq MT-nin əsas məqsədidir.
Maşın öyrənməsində əsas məsələ yüksək keyfiyyətli, müxtəlif təlim məlumatlarının seçilməsidir. Bu qərar vacibdir, çünki o, dil modellərinin müxtəlif kontekstlərdə və dillərdə yaxşı işləməsinə zəmanət verir, səhv tərcümələrdən və ya buraxılmış nüanslardan qaçır. Ənənəvi tədqiqat maşın tərcüməsini təkmilləşdirmək üçün ixtisaslaşdırılmış tərcümə nümunəsi seçimi və qabaqcıl dekodlaşdırma strategiyaları kimi müxtəlif yanaşmaları nəzərdən keçirmişdir. Tanınmış çərçivələr COMET və BLEU kimi kompleks qiymətləndirmə ölçülərindən istifadə edərək bu xüsusiyyətlərin optimallaşdırılması haqqında.
ByteDance Araşdırma tədqiqatçıları maşın öyrənməsi üçün ən optimal təlim məlumatlarını seçmək üçün gradient əsaslı üsullardan istifadə edən G-DIG adlı yeni texnika işləyib hazırlayıb. Xarici modellərdən asılı olmayaraq, bu yanaşma məlumat seçiminin müxtəlifliyini və keyfiyyətini artırmaq məqsədi daşıyır. G-DIG iki mərhələdə işləyir: birincisi, yüksək keyfiyyətli məlumatları seçmək üçün əsas məlumat toplusu yaradır, sonra isə təlim nümunələrinin model performansına təsirini təhlil etmək üçün təsir funksiyalarından istifadə edir. Daha sonra o, qradient oxşarlığına əsasən onları müxtəlif kateqoriyalara yerləşdirərək, klasterləşdirmə alqoritmlərini təlim nümunələrinin gradientlərinə tətbiq etməklə müxtəlifliyi yaxşılaşdırır.
WMT22 və FLORES kimi bir neçə tərcümə tapşırığı üzrə geniş sınaq G-DIG-nin mövcud məlumat seçim yanaşmalarını əhəmiyyətli dərəcədə üstələdiyini və aparıcı modellərlə yaxşı rəqabət apardığını aşkar etdi. G-DIG həm Çin-İngilis, həm də Alman-İngilis dillərinə tərcümələrdə üstün performans nümayiş etdirərək, BLEU və COMET meyarlarında tərcümə ballarını əhəmiyyətli dərəcədə təkmilləşdirdi. Əsas odur ki, G-DIG tərəfindən seçilmiş məlumatlar insan gözləntilərinə və keyfiyyət tələblərinə daha çox uyğun gələn tərcümələrlə nəticələndi.
G-DIG-nin tətbiqi MT-də məlumatların keyfiyyəti və müxtəlifliyi məsələlərinin həllində irəliyə doğru əhəmiyyətli bir sıçrayış deməkdir. Qradiyent əsaslı seçimdən istifadə etməklə, model əlavə xarici qiymətləndirmələr olmadan öz performansını təkmilləşdirir. Bu inkişaf, G-DIG-in daha mürəkkəb və etibarlı maşın tərcüməsi sistemlərinə işarə edərək, tərcümə dəqiqliyini və model səmərəliliyini artırmaq potensialını vurğulayır. G-DIG-nin uğurlu tətbiqi təlim məlumatlarında keyfiyyət və müxtəlifliyin vacibliyini vurğulayır ki, bu da qlobal kommunikasiya və məlumat mübadiləsinin tələblərinə cavab verən möhkəm dil modellərinin işlənib hazırlanması üçün mühüm əhəmiyyət kəsb edir.
Xülasə, ByteDance Research-in G-DIG yanaşması müxtəlif tərcümə tapşırıqlarında dil modellərinin performansını artırmaq üçün yeni imkanlar açan maşın tərcüməsində əhəmiyyətli irəliləyişdir. Bu yanaşma tərcümə keyfiyyətinin yaxşılaşdırılması və insan əmrləri ilə modelin uyğunlaşdırılması qabiliyyətinə görə maşın tərcüməsində əsaslı inkişafı təmsil edir.