Gervásio: Un Nuovo Modello di IA per la Lingua Portoghese
Gervásio punta a migliorare gli strumenti linguistici di intelligenza artificiale per i parlanti portoghesi.
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Indice
Negli ultimi anni, c’è stato un forte sforzo per migliorare le tecnologie di intelligenza artificiale (AI), in particolare nella comprensione e generazione delle lingue umane. Questa tendenza include un focus su lingue diverse dall’inglese, come il Portoghese. Di conseguenza, sono stati sviluppati nuovi modelli di AI per supportare questo obiettivo. Uno di questi modelli è Gervásio, un decoder progettato specificamente per il portoghese.
Cos'è Gervásio?
Gervásio è un grande Modello linguistico creato per comprendere e generare testi in portoghese. Si basa su un tipo di architettura AI conosciuta come Transformer, che si è dimostrata efficace in molti compiti linguistici. Il modello ha 7 miliardi di parametri, rendendolo uno dei modelli più potenti disponibili per la Lingua portoghese.
La caratteristica principale di Gervásio è che è open source, il che significa che chiunque può accedere, usare o modificare il modello senza restrizioni. Questa apertura ha lo scopo di incoraggiare la ricerca e l’innovazione nella tecnologia linguistica per i parlanti portoghesi.
Il bisogno di AI in portoghese
Storicamente, la maggior parte dei progressi nei modelli linguistici AI si è concentrata sull’inglese. Questo ha portato a una mancanza di risorse e strumenti per chi parla altre lingue, incluso il portoghese. Questo divario è importante perché il portoghese è parlato da milioni di persone in paesi come Brasile e Portogallo. Di conseguenza, c’è un chiaro bisogno di strumenti che possano comprendere e generare efficacemente testi in portoghese.
Gervásio mira a colmare questo divario fornendo un modello che può gestire vari compiti sia in portoghese europeo (parlato in Portogallo) che in portoghese brasiliano. Essendo personalizzato per queste versioni specifiche della lingua, può funzionare meglio nella comprensione e generazione di testi rilevanti per quelle caratteristiche regionali.
Come è stato sviluppato Gervásio?
Per creare Gervásio, i ricercatori hanno iniziato con un modello di base ben noto chiamato LLaMA 2. Questo modello è stato scelto perché ha già mostrato buone prestazioni in vari compiti linguistici. I ricercatori hanno poi ulteriormente addestrato questo modello utilizzando un gran numero di dati testuali in portoghese. Questo addestramento aggiuntivo, conosciuto come instruction tuning, aiuta il modello a rispondere a specifiche richieste in modo più efficace.
Il team di ricerca ha anche preparato nuovi set di dati per aiutare ad addestrare Gervásio. Questi set di dati includono vari compiti comunemente usati per valutare i modelli linguistici. I compiti selezionati sono stati scelti con attenzione per garantire che funzionassero bene quando tradotti in portoghese.
Processo di addestramento
Il processo di addestramento per Gervásio ha coinvolto due fasi principali. Prima, il modello è stato addestrato usando una tecnica chiamata causal language modeling (CLM). Questo metodo permette al modello di prevedere cosa viene dopo in un pezzo di testo basato sulle parole che sono venute prima. La seconda fase ha coinvolto il fine-tuning del modello usando compiti specifici legati alla comprensione e generazione di testi in portoghese.
Durante questo addestramento, il team ha utilizzato varie tecniche per migliorare le prestazioni del modello. Hanno anche assicurato che il modello potesse essere addestrato su hardware consumer standard, rendendolo accessibile per ricercatori e sviluppatori.
Valutazione delle prestazioni di Gervásio
Per vedere quanto bene si comporta Gervásio, i ricercatori lo hanno testato su diversi compiti che non facevano parte del processo di addestramento. Questi compiti includevano vari tipi di domande e confronti. I risultati hanno mostrato che Gervásio ha superato il suo modello di base in quasi tutti i compiti, dimostrando le sue capacità nel lavorare con dati linguistici portoghesi.
Applicazioni di Gervásio
Gervásio ha molte potenziali applicazioni. Ad esempio, potrebbe essere usato per migliorare chatbot, assistenti virtuali e altri strumenti AI che richiedono comprensione e generazione di testi in portoghese. Questo è particolarmente prezioso nel servizio clienti, dove risposte tempestive e significative sono cruciali.
Inoltre, Gervásio potrebbe supportare strumenti educativi, aiutando gli studenti a imparare il portoghese o fornendo risorse per i madrelingua per migliorare le loro abilità linguistiche. Essendo aperto e accessibile, Gervásio dà il potere a ricercatori, educatori e aziende di innovare e creare nuove tecnologie per i parlanti portoghesi.
Il futuro dell'AI in portoghese
Sviluppare Gervásio è solo l’inizio. I ricercatori sperano di costruire più modelli in futuro, ciascuno adattato per gestire diversi compiti o varianti specifiche della lingua portoghese. Continuando a concentrarsi sullo sviluppo Open-source, l'obiettivo è creare una comunità dove le persone possano contribuire, condividere e migliorare le tecnologie linguistiche.
In generale, mentre la tecnologia AI continua a evolversi, è fondamentale assicurarsi che i parlanti di tutte le lingue abbiano accesso a strumenti efficaci. Gervásio rappresenta un passo significativo in questa direzione per la comunità di lingua portoghese.
Conclusione
In conclusione, Gervásio è un modello AI innovativo progettato per comprendere e generare testi in portoghese in modo più efficace. Il suo sviluppo evidenzia l'importanza di creare modelli linguistici che si rivolgano ai parlanti di varie lingue, assicurando che la tecnologia possa essere più inclusiva e vantaggiosa per tutti. Con Gervásio, inizia un nuovo capitolo per l'AI in portoghese, promettendo progressi nell'educazione, nel servizio clienti e oltre.
Andando avanti, i ricercatori continueranno a migliorare e ampliare ciò che Gervásio offre, sbloccando nuove possibilità per il futuro della tecnologia linguistica nelle regioni di lingua portoghese.
Titolo: Advancing Generative AI for Portuguese with Open Decoder Gerv\'asio PT*
Estratto: To advance the neural decoding of Portuguese, in this paper we present a fully open Transformer-based, instruction-tuned decoder model that sets a new state of the art in this respect. To develop this decoder, which we named Gerv\'asio PT*, a strong LLaMA~2 7B model was used as a starting point, and its further improvement through additional training was done over language resources that include new instruction data sets of Portuguese prepared for this purpose, which are also contributed in this paper. All versions of Gerv\'asio are open source and distributed for free under an open license, including for either research or commercial usage, and can be run on consumer-grade hardware, thus seeking to contribute to the advancement of research and innovation in language technology for Portuguese.
Autori: Rodrigo Santos, João Silva, Luís Gomes, João Rodrigues, António Branco
Ultimo aggiornamento: 2024-03-05 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2402.18766
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.18766
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://huggingface.co/PORTULAN
- https://huggingface.co/lrds-code/boana-7b-instruct
- https://huggingface.co/nicolasdec/CabraMistral7b-0.2
- https://huggingface.co/22h/open-cabrita3b
- https://huggingface.co/dominguesm/canarim-7b
- https://huggingface.co/nicholasKluge/Aira-2-portuguese-1B7
- https://huggingface.co/pierreguillou/gpt2-small-portuguese
- https://huggingface.co/spaces/bigscience/license
- https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
- https://www.deepl.com
- https://translate.google.com
- https://huggingface.co/datasets/PORTULAN/extraglue
- https://ctan.org/pkg/tex-gyre-heros
- https://ctan.org/pkg/tex-gyre-cursor
- https://doi.org/10.15497/RDA00040
- https://acl-org.github.io/ACLPUB/formatting.html#appendices