{"id":3518,"date":"2022-07-12T04:00:00","date_gmt":"2022-07-12T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.udima.es\/educatic\/?p=3518"},"modified":"2022-07-09T19:02:41","modified_gmt":"2022-07-09T19:02:41","slug":"meta-presenta-nllb-200-la-nueva-ia-capaz-de-traducir-hasta-200-idiomas-diferentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.udima.es\/educatic\/meta-presenta-nllb-200-la-nueva-ia-capaz-de-traducir-hasta-200-idiomas-diferentes\/","title":{"rendered":"Meta presenta NLLB-200, la nueva IA capaz de traducir hasta 200 idiomas diferentes"},"content":{"rendered":"\n<p><br>Meta est\u00e1 decidida a que ning\u00fan idioma se quede atr\u00e1s y as\u00ed favorecer la comunicaci\u00f3n de sus usuarios independientemente del idioma que hablen. Y es que la compa\u00f1\u00eda, antes Facebook, fundada por Mark Zuckerberg, ha presentado su proyecto NLLB-200 (No Language Left Behind), un nuevo modelo que es capaz de traducir 200 idiomas diferentes con capacidad de primer nivel.<\/p>\n\n\n\n<p>Los encargados de desarrollar este proyecto ha sido la divisi\u00f3n de Inteligencia Artificial de la compa\u00f1\u00eda, Meta AI, y promete mejorar las traducciones en Facebook e Instagram, entre otras.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>El NLLB-200 es capaz de traducir a 200 idiomas, entre ellos muchos idiomas que o no exist\u00edan en los sistemas de traducci\u00f3n o que no funcionaban correctamente. De hecho, Meta ha incluido 55 idiomas africanos, cuando en otros traductores actuales s\u00f3lo se encuentran unos 25 idiomas de ese continente.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/about.fb.com\/news\/2022\/07\/new-meta-ai-model-translates-200-languages-making-technology-more-accessible\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow\"><strong>Meta<\/strong><\/a> ha publicado en c\u00f3digo abierto el modelo NLLB-200 y otras herramientas para que los investigadores puedan acceder a ellos y dise\u00f1ar tecnolog\u00edas m\u00e1s inclusivas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Tal es su intenci\u00f3n, que Meta quiere dar subvenciones de hasta 200.000 d\u00f3lares a ONGs que quieran aplicar esta nueva tecnolog\u00eda en entornos reales.<\/p>\n\n\n\n<p>El objetivo de Meta es que los avances que se realicen dentro de NLLB-200 se usen para proporcionar m\u00e1s de 25.000 millones de traducciones todos los d\u00edas en la secci\u00f3n de noticias de Facebook, Instagram y otras plataformas, para que as\u00ed cualquiera pueda entender lo que se publica en otro sitio, haciendo el acceso a la informaci\u00f3n a\u00fan m\u00e1s global.<\/p>\n\n\n\n<p>Pero Meta se ha encontrado con algunos desaf\u00edos por el camino. Y es que los sistemas de traducci\u00f3n autom\u00e1tica est\u00e1n entrenados en datos. Esto consiste en millones de oraciones cuidadosamente combinadas entre idiomas. El problema estriba en que no hay grandes vol\u00famenes de oraciones paralelas en la combinaci\u00f3n ingl\u00e9s y fula, por ejemplo. Los modelos actuales de traducci\u00f3n intentan superar esta barrera extrayendo datos de la web, pero los resultados suelen ser de mala calidad porque el texto de origen es diferente para cada uno de los idiomas. Adem\u00e1s, a menudo est\u00e1 lleno de faltas de ortograf\u00eda o les faltan acentos u otros signos caracter\u00edsticos de ese idioma.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Para solventar estos desaf\u00edos, Meta anunci\u00f3 un modelo de traducci\u00f3n M2M-100 de cien idiomas que aprovech\u00f3 nuevos m\u00e9todos para adquirir datos de entrenamiento, nuevas arquitecturas para escalar el tama\u00f1o del modelo sin comprometer el rendimiento y nuevas formas de evaluar y mejorar los resultados. Para recopilar los textos paralelos se mejor\u00f3 LASER, el conjunto de herramientas para la transferencia de disparo cero en el procesamiento del lenguaje natural.<\/p>\n\n\n\n<p>Se mejor\u00f3 su rendimiento mediante el uso de un procedimiento de capacitaci\u00f3n de maestros y estudiantes y la creaci\u00f3n de codificadores espec\u00edficos para grupos de idiomas, lo que permiti\u00f3 escalar la cobertura de idiomas y producir cantidades masivas de pares de oraciones, incluso para idiomas de bajos recursos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>El grupo de investigaci\u00f3n revis\u00f3 tambi\u00e9n los datos para filtrar los resultados y eliminar el ruido para conseguir algo de mejor calidad.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Meta ha mencionado que se han asociado con Wikimedia Foundation para ayudar a mejorar sus sistemas de traducci\u00f3n, llevando los art\u00edculos a m\u00e1s de 20 idiomas de bajos recursos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Lo positivo de utilizar tecnolog\u00eda de Inteligencia Artificial a la hora de traducir es que permite que idiomas similares puedan compartir datos durante su entrenamiento, mejorando as\u00ed la calidad de su traducci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Este proyecto tambi\u00e9n puede facilitar el avance de otras tecnolog\u00edas, como crear asistentes que funcionen bien en idiomas menos populares, as\u00ed como crear sistemas para a\u00f1adir subt\u00edtulos en idiomas como swahili u oromo para las pel\u00edculas de Bollywood, ha indicado Meta en un comunicado.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Meta est\u00e1 decidida a que ning\u00fan idioma se quede atr\u00e1s y as\u00ed favorecer la comunicaci\u00f3n de sus usuarios independientemente del idioma que hablen. 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