Google riješio ključni problem izgradnje AI-ja na 400+ jezika

Nova studija ATLAS donosi precizna pravila kako trenirati vještačku inteligenciju za višejezični svijet bez nagađanja.

Zašto vještačka inteligencija govori engleski znatno bolje od arapskog, svahilija ili malajskog? Razlog nije pristrasnost, već matematika. Istraživački tim kompanije Google objavio je ATLAS, najveću javnu studiju o treniranju višejezičnih AI modela do sada. Tokom 774 eksperimenta analizirano je više od 400 jezika, s ciljem da se konačno odgovori na pitanje kako efikasno graditi modele koji rade jednako dobro van engleskog govornog područja.

• Google je testirao treniranje AI-ja na više od 400 jezika
• Razvijen je model koji pokazuje koji jezici pomažu jedni drugima
• Jezici istog pisma i porodice imaju najveći pozitivan efekat
• Dodavanje jezika ima manji negativan efekat nego što se ranije mislilo
• ATLAS donosi konkretna pravila za veličinu modela i količinu podataka

Analiza: šta je ATLAS i zašto je važan?

ATLAS je istraživački okvir koji rješava dugogodišnji problem „slijepe gradnje“ višejezičnih AI modela. Do sada su kompanije pogađale koliko podataka i koliko velik model im je potreban da bi podržali veći broj jezika.

Ključni doprinos ATLAS-a je tzv. transfer matrica mapa koja pokazuje kako treniranje jednog jezika utiče na performanse drugog. Na primjer, norveški postiže bolje rezultate kada se trenira zajedno sa švedskim i njemačkim, dok malajski značajno napreduje uz indonezijski. Arapski pokazuje mjerljivo poboljšanje kada se trenira paralelno sa hebrejskim.

Obrazac je jasan: jezici koji dijele isto pismo i lingvističku porodicu međusobno se jačaju.

Tržište i konkurencija: kraj skupog nagađanja

ATLAS direktno rješava tzv. „prokletstvo višejezičnosti“, fenomen gdje dodavanje novih jezika smanjuje ukupne performanse modela. Studija potvrđuje da taj efekat postoji, ali je znatno blaži nego što se ranije vjerovalo, posebno kada se jezici pametno grupišu.

Istraživanje donosi tri praktična alata za industriju:

• Kalkulator skaliranja: udvostručavanje broja jezika zahtijeva povećanje modela za 1,18x i podataka za 1,66x
• Vodič za uparivanje jezika: mapa koja pokazuje koje kombinacije daju najbolje rezultate
• Odluka pre-trening ili fino podešavanje: jasna granica kada se isplati graditi novi model, a kada nadograđivati postojeći

Ovo je posebno važno jer više od 50% korisnika AI-ja govori jezike koji nisu engleski.

Naša perspektiva: šta ovo znači za Balkan i poslovne korisnike?

Za region Balkana, ATLAS je strateški važan. Jezici sa manjim brojem digitalnih resursa, poput bosanskog, srpskog ili makedonskog, mogu značajno profitirati ako se treniraju u pravim kombinacijama.

Za firme koje razvijaju AI proizvode ili koriste AI u poslovanju, ovo znači pouzdanije alate, bolje lokalizovane asistente i manju zavisnost od engleskog jezika. AI rješenja za korisničku podršku, pravne dokumente i marketing postaće znatno upotrebljivija na lokalnim jezicima.

Zaključak

ATLAS predstavlja prekretnicu u razvoju višejezične vještačke inteligencije. Umjesto intuicije i pretpostavki, industrija sada ima precizan, podatkovno zasnovan priručnik za raspodjelu resursa. U narednih 6 do 12 mjeseci očekuje se da će ove principe usvojiti vodeći AI laboratoriji, što će konačno pomjeriti fokus sa engleskog na istinski globalni AI.