Meta 开源了语言翻译 AI 模型
Meta 的 “不落下任何语言No Language Left Behind” 是一个宏大的开源项目，旨在以最高准确度翻译语言。
翻译 AI
8.26.182.34
个人觉得挺好的。虽然我不喜欢Meta公司，但是这个开源项目对于机器翻译以至于NLP领域的贡献很大。项目成熟后，对普通用户来说，就可以无需任何外语的学习浏览外文网站，结合模式识别技术，甚至可以做到十分精准的同声翻译，未来可期啊
来自美国的 Chrome Mobile 97.0|Android 10 用户
2022-07-10T18:11:41.000
79.183.119.40
“无人独语”好隐晦，看不太懂。<br />
<br />
“无语不成译”会不会好些？
来自以色列的 Chrome 103.0|Windows 10 用户
2022-07-12T21:41:02.000
116.76.37.1
这对人工翻译来说将是灭顶之灾
来自广东深圳的 Firefox 104.0|GNU/Linux 用户
2022-08-24T04:27:19.000
Meta 的 “不落下任何语言No Language Left Behind” 是一个宏大的开源项目，旨在以最高准确度翻译语言。

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> Meta 的 “<ruby> 不落下任何语言 <rt>  No Language Left Behind </rt></ruby>” 是一个宏大的开源项目，旨在以最高准确度翻译语言。
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![meta](/data/attachment/album/202207/10/112255vdn6859fww83y294.jpg)


Meta（前身是 Facebook）在开源世界做出了不小的贡献。Meta 除了专注于<ruby> 元宇宙 <rt>  Metaverse </rt></ruby>和其社交媒体平台外，还致力于各种研究和创新工作，比如 React（一个 JaveScript 库）。


现在，Meta 的研究人员决定开源一个叫 “<ruby> 不落下任何语言 <rt>  No Language Left Behind </rt></ruby>” 项目。


（LCTT 校注：这个直译项目名称不够好听，我来抛砖引玉，似可称做“无人独语”，读者有什么建议吗？）


### Meta 试图不落下任何语言






目前，虽然世界上有大约 7000 个在使用中的语言，但大多数在线的内容都是以少数的流行语言来提供的，比如英语。这让许多不懂这些语言的人处于不利的地位。


虽然现存的许多翻译工具，但语法错误会让错误变得难以阅读和理解。另外，如果你想把内容翻译为一个不流行的语言（特别是非洲和亚洲的一些语言），翻译体验不会很好。


因此，Meta 正在开发有最高质量的翻译工具，可以帮助解决这一全球性的问题。


NLLB-200（<ruby> 不落下任何语言 <rt>  No Language Left Behind </rt></ruby>） 是一个人工智能翻译模型，其可以翻译 200 多种语言。该模型在每种语言中的翻译结果是通过一个名为 FLORES-200 复杂数据集来确定和评估的。


正如 Meta 所说，NLLB 的翻译结果比以前的人工智能研究方法好 40% 。对于一些最不常见的语言，其翻译准确率甚至超过 70%。了不起的工作！


为了帮助开发项目和提高模型的翻译质量，Meta 向所有感兴趣的研究人员开放了源代码，包括 NLLB-200 模型、FLORES-200 数据库、模型训练和重建训练数据库的代码。


你可以在 [GitHub](https://github.com/facebookresearch/fairseq/tree/nllb) 上找到源代码，并且可以在该项目的 [博客](https://ai.facebook.com/blog/nllb-200-high-quality-machine-translation/) 上了解它的更多信息。


### 对社会事业的鼓励


Meta 宣布向从事<ruby> 联合国可持续发展目标 <rt>  UN Sustainable Development Goals </rt></ruby>任何领域工作和翻译非洲语言的非营利组织和研究人员提供高达 20 万美元的捐赠，也鼓励其他学术领域如语言学和机器翻译的研究人员申请。


### 项目的影响


尽管 Meta 主要打算在其数字平台上，特别是在“元宇宙”上使用 NLLB，但 NLLB 也有可能在其他领域产生巨大影响。


许多用户可以用他们的母语轻松地访问和阅读在线资源。项目开源后，社区应该能够帮助实现这个目标。


*你对 Meta 的这个项目有什么看法？*




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via: <https://news.itsfoss.com/meta-open-source-ai-model/>


作者：[Rishabh Moharir](https://news.itsfoss.com/author/rishabh/) 选题：[lkxed](https://github.com/lkxed) 译者：[fenglyulin](https://github.com/fenglyulin) 校对：[wxy](https://github.com/wxy)


本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出

