目前全球上共使用 7千多種語言，Meta 似乎想要了解所有這些語言。該公司在六個月前啟動了雄心勃勃的「不讓語言落後」（NLLB）項目，訓練人工智能在多種語言之間進行無縫翻譯，而無需先通過英語作為藍本。

早前Meta宣布了它的第一個巨大成功，被稱為NLLB-200。這是一個人工智能模型，可以說200種語言，包括來自亞洲和非洲的一些不太廣泛使用的語言，如老撾語和坎巴語。

根據Meta過去發佈的一篇博客文章，NLLB-200 可以翻譯 55 種非洲語言並獲得「高質量的結果」。公司發言人表示，該模型在 FLORES-101 基準測試中的表現平均超過現有最先進模型 44%，在部分非洲和印度方言中超過 70%。

事實證明，在任何兩種綁定的語言之間進行翻譯，尤其是在它們都不是英語的情況下，對人工智能語言模型構成了重大挑戰，因為在某種程度上，這些翻譯系統中是許多依賴從互聯網上獲取的書面數據來進行訓練。

與大多數其他公開推廣的 AI 程序一樣，Meta 決定開源 NLLB-200，並向非牟利組織提供200,000美元的贈款，以開發該技術的實際應用程序。例如在Facebook 或 Instagram 上，「想像一下，到訪一個你最喜歡的 Facebook 群組，看到一篇伊博語或盧干達語的帖子，只需點擊一下按鈕，就能用你自己的語言理解它」。

文字：編輯部