Многоязычный сбор данных ИИ: его значение для развития ИИ

Эффективность искусственного интеллекта (ИИ) полностью зависит от данных, которые поступают в него в процессе обучения. ИИ создает свою модель посредством всеобъемлющей фазы обучения, которая включает в себя огромное количество данных, описывающих реальные ситуации. Проблема возникает, когда мы принимаем во внимание, что люди говорят более чем на 7,000 языках по всему миру, а это означает, что сбор данных ИИ для разных языков становится жизненно важным для построения эффективных систем ИИ. 

Внедрение систем ИИ в обработку естественного языка (NLP) или разработка инклюзивных решений на базе ИИ в образовании или медицине — это лишь несколько примеров того, что возможно, когда ИИ работает с многоязычными наборами данных. Это позволяет людям из разных этнических и культурных групп общаться и взаимодействовать без проблем. В этой статье рассматривается, почему сбор многоязычные данные ИИ важно и с какими трудностями сталкиваются новаторы в этой области. 

В конце статьи мы рассмотрим, как собирать многоязычные наборы данных и насколько они важны, а также объясним, как это закладывает основу для более мощной нейронной сети.   

 Что подразумевает сбор данных с помощью ИИ и почему важны многоязычные наборы данных? 

Сбор различных типов информации, например изображений, текста или голосовых записей, для создания отдельной модели машинного обучения называется процессом сбора данных ИИ. Модель требует эту информацию для идентификации определенных черт, принятия логических выводов и участия в действиях, имитирующих человеческое поведение. 

Основная проблема сегодня заключается в том, что ориентированные на английский язык наборы данных ориентированы на обслуживание определенных групп населения, в результате чего целые регионы страдают от недостатка доступа к технологиям.

Искусственный интеллект в сфере акционерного капитала стремится работать на нескольких языках, поэтому для преодоления этого разрыва выпускаются многоязычные наборы данных.

Например, создание программного обеспечения для распознавания голоса для носителей английского и телугу или Chatbot говорящий на французском и китайском языках, подразумевает разработку специальных, высококачественных языковых наборов данных. Macgence — одна из многонациональных компаний, специализирующихся на создании обучающих данных для технологий AI/ML, и играет решающую роль в создании этих наборов данных. 

Почему эти наборы данных имеют значение? 

Культурный контекст: Понимание ИИ региональных и культурно значимых сленга, идиом и фраз стало возможным благодаря многоязычным данным. 

Глобальный охват: Многоязычные модели помогают масштабировать технологические продукты в неанглоязычных странах, где уровень владения английским языком у населения невысок. 

Уменьшение смещения: Многоязычный ИИ создает справедливые системы за счет диверсификации набора данных для обучения и, следовательно, меньше зависит от предвзятых моделей обучения.  

Проблемы сбора многоязычных данных

Хотя точные многоязычные наборы данных должны быть собраны, это, конечно, утомительно. Вот проблемы, с которыми приходится сталкиваться: 

1. Изменчивость языка   

Языки часто делятся на различные регионы, диалекты и акценты. Разница в производительности модели между бразильским португальским и европейским португальским дает ключевой пример. Необходим разреженный стандартизированный сбор лингвистических данных. 

2. Нехватка ресурсов   

Малые языки, такие как хауса, коса и кечуа, испытывают острую нехватку ресурсов, в то время как общеизвестные языки, такие как английский и китайский, славятся обилием данных.

Создание наборов данных для этих языков требует больше времени и глубоких знаний местных культур, традиций и обычаев. 

3. Точность и качество данных 

Чтобы ИИ работал так, как задумано, результаты, представленные в данных, должны быть точными; поэтому данные для обучения должны быть чистыми и хорошо аннотированными. При работе с многоязычными данными необходимы эксперты, свободно владеющие языком, поскольку эти специалисты должны гарантировать правильность переводов, транскрипций и аннотаций. 

4. Этические и правовые вопросы. 

Конфиденциальные пользовательские данные, взятые в учебных целях, представляют опасность нарушения законов о конфиденциальности. При работе с образцами личного текста или голоса важно соблюдать правила защиты данных, такие как GDPR, особенно когда речь идет об использовании или злоупотреблении личной информацией. 

5. Масштабирование и стоимость 

Найти хороший баланс между сбором высококачественных данных без слишком больших трат денег может быть проблемой для многих организаций. Большинство предприятий обращаются к поставщикам данных, таким как Macgence, потому что они знают, как с этим справиться. 

Лучшие практики сбора данных с помощью ИИ на нескольких языках  

Создание исчерпывающих многоязычных наборов данных требует тщательного и внимательного рассмотрения. Эти практики существуют для обеспечения эффективности работы: 

1. Определите целевые случаи и языки 

Решите, какие языки важны для вашей платформы ИИ. Используете ли вы данные для чат-ботов в медицинском секторе? Сосредоточьтесь на языках в вашей геозоне. Вы выводите новый продукт на глобальный уровень? Подготовьте данные, охватывающие несколько языковых групп. 

2. Используйте разных поставщиков данных 

Получите местных носителей из разных регионов и диалектов. Это гарантирует, что мы точно представляем как формальные, так и неформальные аспекты языка.

3. Гарантия качества 

Установите процедуры для проведения проверок аннотаций и переводов на специфичные для языка значения. Нанимайте лингвистов и специалистов в предметной области для аудита данных. 

4. Правовые и этические нормы 

Соблюдайте правила конфиденциальности пользователей при работе с данными. Всегда получайте согласие и анонимизируйте любые деликатные данные. 

5. Доверьтесь сторонним экспертам 

Сотрудничество с поставщиком многоязычных данных, таким как Macgence, позволяет компаниям получать профессионально аннотированные наборы данных, не напрягая внутренние ресурсы. 

6. Внедрение непрерывного обучения 

Не останавливайтесь на одном наборе данных. Измените стратегию сбора многоязычных данных в соответствии с тем, как работает модель. Это позволит вашему ИИ улучшить себя на нескольких языках. 

Инструменты и технологии, обеспечивающие эффективный сбор данных 

Сбор многоязычных данных ИИ стал проще благодаря достижениям в области технологий. Некоторые инструменты и методы, оптимизирующие работу в этой области, перечислены ниже. 

1. Краудсорсинговые платформы 

Appen и Amazon Mechanical Turk — это платформы, которые помогают организациям находить пользователей по всему миру, готовых предоставлять образцы данных на разных языках. 

2. Инструменты аннотаций на базе искусственного интеллекта 

SuperAnnotate и Labelbox — это автоматизированные инструменты аннотирования, которые используют искусственный интеллект для подготовки аннотированных наборов данных, что значительно сокращает время, необходимое для подготовки данных. 

3. API перевода 

Google, DeepL и Microsoft Azure являются примерами API, которые помогают создавать предварительные переводы, хотя для достижения требуемого уровня точности необходима тщательная проверка.

4. Инструменты для распознавания и транскрипции речи 

Rev и Temi — примеры систем распознавания речи, которые помогают повысить производительность, преобразуя видео- и аудиофайлы в письменные файлы. Эти системы эффективны даже для многоязычных файлов, поскольку они могут распознавать разные языки и диалекты. 

5. Технологии суверенитета данных 

Многоязычные персональные данные можно хранить и получать к ним доступ с помощью зашифрованных хранилищ данных, что гарантирует соблюдение требований путем применения строгих мер контроля. 

Практическое применение наборов данных ИИ на разных языках 

Сбор многоязычных данных ИИ служит основой для множества передовых решений. Ниже приведены некоторые примеры, которые в настоящее время трансформируют отрасли.  

1. Гаджеты и чат-боты с голосовым управлением 

Siri, Alexa и Google AI работают как персональные помощники для своих пользователей, но с помощью среднего уровня Языковые модели ИИэти инструменты требуют обширной подготовки и знания разных языков для охвата глобальной аудитории. 

2. Персонализация для покупателей в электронной коммерции 

Как и Amazon, Shopify — это еще одна платформа, разработанная с использованием искусственного интеллекта, которая персонализирует процесс покупок, когда пользователи выбирают предпочитаемый язык на сайте.

3. Технологии в здравоохранении  

Мультикультурные медицинские чат-боты, созданные на основе обширных наборов данных, способствуют улучшению коммуникации между пациентами и поставщиками услуг, говорящими на разных языках.  

4. Платформы для образования и технологий в образовании (EdTech) 

Культурно релевантный контент включен в многоязычные наборы данных. Duolingo использует для обучения пользователей новым языкам на своей платформе.  

5. Услуги правительства и государственного сектора  

Внедрение в государственном секторе искусственного интеллекта с многоязычными возможностями гарантирует равный доступ к государственным услугам — от регистрации и голосования до получения экстренных сообщений.  

Следующие шаги к инновациям с многоязычным ИИ  

Ожидается, что каждый будет иметь доступ к технологиям, и эти инновационные разработки прокладывают путь для будущее искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект, способный взаимодействовать на нескольких языках, — это не просто дань моде, а суть дипломатии в таких вопросах, как здравоохранение, образование, торговля и многое другое. 

Чтобы достичь этого, необходимо обеспечить приверженность сбору высококачественных многоязычных данных ИИ. Организации, которые прилагают усилия для решения проблем и используют специализированные инструменты и поставщиков, таких как Macgence, смогут эффективно использовать данные для изменения систем ИИ в своих компаниях. 

Хотите, чтобы ваши модели ИИ достигли нового измерения? Свяжитесь с Macgence сегодня и получите доступ к первоклассным многоязычным наборам данных и приготовьтесь изменить мир. 

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Предыдущий блог

Следующий блог