打造多語言大型語言模型：東南亞語言一網打盡（SEALD計畫）
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打造多語言大型語言模型：東南亞語言一網打盡（SEALD計畫）
參考來源
本文章參考自AI Singapore的官方網站：AI Singapore。
引言
隨著人工智慧和大型語言模型（LLMs）的快速發展，東南亞地區的語言多樣性和文化豐富性帶來了前所未有的挑戰與機遇。AI Singapore與Google Research合作啟動的SEALD計畫（Southeast Asian Languages in One Network Data），旨在收集和加強東南亞九種語言的多語言數據集，進而提升這些語言大型語言模型的文化意識和應用能力。
東南亞語言的多樣性與挑戰
東南亞地區擁有獨特的語言和文化，從印尼語、馬來語到越南語等多種語言共存。這些語言的多樣性不僅體現了該地區豐富的文化，也為LLMs的開發帶來了挑戰。大多數現有的大型語言模型都是基於西方國家的語言和文化構建的，這就使得它們在處理東南亞語言時常常缺乏足夠的文化敏感性和語言理解能力。
SEALD計畫的目標與進展
SEALD計畫致力於建立一個全面的東南亞語言數據庫，包括印尼語、馬來語、泰米爾語、緬甸語、菲律賓語、越南語、泰語、老撾語和高棉語等。這個計畫不僅提高了這些語言在LLMs中的代表性，還開發了轉換本地化和翻譯模型，建立了指令調整數據集的最佳實踐，並創建了大規模轉換本地化的工具。
未來展望
隨著SEALD計畫的推進，期待未來能夠看到更多具有東南亞語言和文化敏感性的LLMs的誕生。這些模型不僅能夠促進地區內的技術創新和社會進步，還將為全球的語言技術開發設定新的標準。
結語
SEALD計畫是一個重要的里程碑，標誌著東南亞地區在全球人工智慧發展中的關鍵角色。通過跨國合作和共享開源數據，這一計畫不僅提升了東南亞語言的全球能見度，也為該地區的技術創新和社會發展奠定了堅實的基礎。
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人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
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LLMs展現了在理解、生成和翻譯人類語言方面的巨大突破。
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更是開啟了新的應用和可能性。
下面將介紹這一變革帶來的三大
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