近日，科學(xué)家在深入研究中揭示了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型大模型主要面臨的三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，并著重指出了發(fā)展多語(yǔ)言 AI 的緊迫性。

據(jù)了解，第一個(gè)問(wèn)題是語(yǔ)言遷移問(wèn)題。當(dāng)前大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要集中于以英文為核心的通用文本數(shù)據(jù)，而現(xiàn)有的具備一定多語(yǔ)言能力的大模型，也主要側(cè)重于高資源語(yǔ)種，所能支持的語(yǔ)種數(shù)量十分有限。這意味著在處理其他語(yǔ)種的任務(wù)時(shí)，模型的表現(xiàn)可能不盡如人意，無(wú)法滿足全球多語(yǔ)言交流和應(yīng)用的需求。

數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性也是大模型面臨的重要挑戰(zhàn)。高質(zhì)量語(yǔ)言數(shù)據(jù)的枯竭，可能減緩訓(xùn)練進(jìn)展?；ヂ?lián)網(wǎng)上的所有高質(zhì)量文本數(shù)據(jù)或?qū)⒈幌?shù)采擷，而機(jī)器學(xué)習(xí)所依賴的高質(zhì)量語(yǔ)言數(shù)據(jù)集，其枯竭的時(shí)間點(diǎn)甚至可能提前。這一“數(shù)據(jù)墻”的預(yù)言，無(wú)疑在 AI 行業(yè)內(nèi)投下了一片陰影，成為制約其快速發(fā)展的重大瓶頸。

面對(duì)這些問(wèn)題，發(fā)展多語(yǔ)言 AI 變得尤為緊迫。多語(yǔ)言 AI 的發(fā)展不僅能夠打破語(yǔ)言障礙，促進(jìn)全球范圍內(nèi)的信息交流和知識(shí)共享，還能為各種應(yīng)用場(chǎng)景提供更廣泛、更精準(zhǔn)的服務(wù)。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)并非易事，需要在技術(shù)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)采集和處理、模型優(yōu)化等方面進(jìn)行深入探索和持續(xù)投入。

未來(lái)，我們期待科研人員能夠攻克這些難題，推動(dòng)多語(yǔ)言 AI 的快速發(fā)展，為人類帶來(lái)更加便捷、高效的語(yǔ)言交互體驗(yàn)。