Modelli Seamless open source di Meta: un approfondimento sulle architetture dei modelli di traduzione e una guida all’implementazione di Python utilizzando HuggingFace
Questo post è stato scritto in collaborazione con Rafael Guedes.
La crescita di un’organizzazione non si limita ai confini del suo paese. Alcune organizzazioni vendono o operano solo su mercati esterni. Questa globalizzazione comporta diverse sfide, tra cui come gestire lingue diverse e rendere meno costosi i cambiamenti dall’etichettatura dei prodotti ai materiali promozionali. I recenti sviluppi dell’intelligenza artificiale tornano utili perché consentono una traduzione economica e rapida non solo di testo ma anche di materiale audio.
Le organizzazioni che incorporano l’intelligenza artificiale nelle loro attività quotidiane sono sempre un passo avanti rispetto alla concorrenza, soprattutto quando preparano tutti i componenti del prodotto per il nuovo mercato. Il tempismo è importante quanto la qualità del tuo prodotto o servizio; pertanto, essere in grado di arrivare per primo è fondamentale e tecnologie come la sintesi vocale e la traduzione da testo a testo ti aiuteranno a ridurre il tempo necessario per entrare in un nuovo mercato.
In questo articolo esploriamo Seamless, una famiglia di tre modelli sviluppata da Meta per sbloccare la comunicazione multilingue. Forniamo una spiegazione dettagliata dell’architettura di ciascun modello e del suo funzionamento. Infine, concludiamo con un’implementazione pratica in Python utilizzando HuggingFace 🤗, ed esponiamo e mostriamo come superare alcuni dei loro limiti.
Come sempre il codice è disponibile sul ns GitHub.
Seamless (1) è il primo sistema che tenta di rimuovere le barriere linguistiche e sbloccare la comunicazione espressiva interlinguistica in tempo reale. È composto da più modelli della famiglia Seamless, come SeamlessM4T v2 (1), SeamlessExpressive (1) e SeamlessStreaming (1) che consentono la traduzione da voce a voce e da testo a testo in 101 lingue di input e 36 lingue di output . Ogni modello sarà spiegato più dettagliatamente in…
Fonte: towardsdatascience.com
