Meta startet Technologiepartnerprogramm für Sprachen zur Förderung der KI-Übersetzung

Meta gab heute sein Sprachtechnologie-Partnerprogramm in Zusammenarbeit mit der UNESCO bekannt, das darauf abzielt, Audio- und Textmaterial aus einer Vielzahl von Sprachen zu sammeln, um KI-Übersetzungsmodelle zu verbessern und weiterzuentwickeln.

Das Language Technology Partner Programm konzentriert sich auf unterversorgte Sprachen, um die globale Initiative der UNESCO, das Internationale Jahrzehnt der indigenen Sprachen zu unterstützen – gegründet, um das Bewusstsein zu schärfen und indigene Sprachen weltweit zu schützen.

Der Technologieriese hat zudem eine offene Einladung für mehr Menschen und Organisationen geteilt, sich dem Programm anzuschließen. Meta erwartet von neuen Partnern Beiträge in Form von Sprachaufnahmen mit Transkriptionen – von über 10 Stunden – sowie großen Texten mit mehr als 200 Sätzen.

„Unsere Arbeit mit der UNESCO, um die Unterstützung von unterversorgten Sprachen in KI-Modellen zu erweitern, ist ein wesentlicher Bestandteil dieser Bemühungen“, heißt es in der Mitteilung, die Meta geteilt hat. „Die Entwicklung von Modellen, die in der Lage sind, mit mehrsprachigen Problemen und in unterversorgten Sprachen zu arbeiten, fördert nicht nur die sprachliche Vielfalt und Inklusivität in der digitalen Welt, sondern hilft uns auch, intelligente Systeme zu schaffen, die sich an neue Situationen anpassen und aus Erfahrungen lernen können.“

Im Gegenzug erhalten die Partner, die dem Programm beitreten, technische Workshops von den Forschungsteams von Meta. Die kanadische Regierung von Nunavut hat bereits zugestimmt, durch die Bereitstellung von Daten in den Inuit-Sprachen Inuktitut und Inuinnaqtun zu kooperieren.

Meta hat auch einen Open-Source-Maschinenübersetzung-Benchmark angekündigt, der es anderen Unternehmen und KI-Entwicklern ermöglicht, ihre Übersetzungsmodelle zu testen.

Spanien hat kürzlich ein Open-Source-KI-Modell namens Alia angekündigt, das in Kastilisch und den Ko-Offiziellen Sprachen des Landes trainiert wurde: Katalanisch, Baskisch, Galizisch und Valencianisch.