No Language Left Behind
No Language Left Behind
Favorisez l’inclusion grâce au pouvoir de la traduction alimentée par l’IA
Favorisez l’inclusion grâce au pouvoir de la traduction alimentée par l’IA
À propos de No Language
Left Behind
No Language Left Behind (« Ne laisser aucune langue de côté ») est un projet d’IA pionnier qui met en libre accès des modèles capables de fournir des traductions évaluées et de haute qualité directement entre 200 langues, y compris des langues à faibles ressources comme l’asturien, le luganda, l’ourdou, etc. Ce projet poursuit l’objectif suivant : permettre à toute personne d’accéder à du contenu web dans sa langue maternelle et de le partager, et de communiquer avec n’importe qui, n’importe où, peu importe les préférences linguistiques de chacun.
À propos de No Language Left Behind
No Language Left Behind (« Ne laisser aucune langue de côté ») est un projet d’IA pionnier qui met en libre accès des modèles capables de fournir des traductions évaluées et de haute qualité directement entre 200 langues, y compris des langues à faibles ressources comme l’asturien, le luganda, l’ourdou, etc. Ce projet poursuit l’objectif suivant : permettre à toute personne d’accéder à du contenu web dans sa langue maternelle et de le partager, et de communiquer avec n’importe qui, n’importe où, peu importe les préférences linguistiques de chacun.
recherche ia pour application concrète
Appliquer les techniques d’IA à Facebook et Instagram pour la traduction de langues à faibles ressources
Nous nous engageons à rassembler tout le monde. C’est pourquoi nous utilisons des apprentissages et techniques de modélisation issus de nos recherches NLLB afin d’améliorer les traductions des langues à faibles ressources sur Facebook et Instagram. Ces techniques et apprentissages, appliqués à nos systèmes de traduction, permettent aux internautes de communiquer de façon plus authentique et plus intéressante, dans la langue de leur choix. À l’avenir, nous espérons étendre les apprentissages issus de NLLB à plus d’applications Meta.
APPLICATION CONCRÈTE
Jeter les bases d’un métavers inclusif
Un métavers traduit : rassembler tout le monde, partout
Dans le cadre de la construction du métavers, la traduction de centaines de langues en temps réel, en AR/VR, est notre priorité. Notre objectif est de définir de nouveaux critères d’inclusion, pour qu’un jour, chacun ait accès au contenu, aux appareils et aux expériences du monde virtuel, tout en ayant la possibilité de communiquer avec n’importe qui, dans n’importe quelle langue au sein du métavers. Cet objectif sert notre vision à long terme, celle de rassembler tout le monde, partout.
APPLICATION CONCRÈTE
Traduire Wikipédia pour tous
Aider les contributeurs bénévoles à rendre l’information disponible dans plus de langues
La technologie sur laquelle repose le modèle NLLB-200, désormais disponible via l’outil de traduction du contenu de la fondation Wikimédia, aide les contributeurs Wikipédia à traduire les informations dans la langue de leur choix. Les contributeurs Wikipédia utilisent cette technologie pour traduire et modifier plus efficacement des articles rédigés à l’origine dans une langue peu répandue, comme le luganda ou l’islandais. Ils participent ainsi à la diffusion du contenu dans un plus grand nombre de langues, auprès des lecteurs Wikipédia du monde entier. Le modèle open-source NLLB-200 aidera également les communautés de chercheurs, ainsi que les communautés Wikipédia intéressées, à s’appuyer sur nos travaux.
Expérimentation de la technologie
Raconter des histoires par la traduction :
des livres du monde entier traduits dans des centaines de langues
Raconter des histoires par la traduction :
des livres du monde entier traduits dans des centaines de langues
Découvrez toute la puissance de la traduction par l’IA grâce à Raconter des histoires par la traduction, notre démo qui utilise les derniers progrès en matière d’IA du projet No Language Left Behind (ne laisser aucune langue de côté). Cette démo traduit des livres de leur langue d’origine comme l’indonésien, le somali et le birman dans d’autres langues pour les lecteurs. Des centaines de langues seront disponibles dans les mois à venir. Grâce à cette initiative, le NLLB-200 deviendra le tout premier modèle d’IA à traduire des livres à cette échelle.
La technologie
Traduction automatique : comment ça marche ?
Comment le modèle open-source NLLB traduit-il directement dans 200 langues différentes ?
ÉTAPE 1
Construction automatique de l’ensemble de données
Étape 1 : construction automatique de l’ensemble de données
Les données d’apprentissage contenant des phrases dans la langue source et la langue cible sont collectées.
ÉTAPE 2
Apprentissage
Étape 2 : apprentissage
Après avoir créé des données d’apprentissage alignées pour des milliers d’usages différents, ces données viennent alimenter notre pipeline d’apprentissage des modèles. Ces modèles se composent de deux éléments : l’encodeur, qui convertit la phrase source en représentation vectorielle interne, et le décodeur, qui utilise cette représentation pour générer la phrase cible. Avec l’entraînement de millions d’exemples de traduction, les modèles apprennent à générer des traductions plus précises.
ÉTAPE 3
Évaluation
Étape 3 : évaluation
Enfin, nous comparons notre modèle à un ensemble de traductions humaines pour confirmer la qualité de la traduction. Cette étape inclut la détection et le filtrage des injures et autres contenus offensants à l’aide de listes de blocage conçues pour toutes les langues prises en charge. Résultat : un modèle parfaitement entraîné capable de traduire directement.
ÉTAPE 1
Construction automatique de l’ensemble de données
ÉTAPE 2
Apprentissage
ÉTAPE 3
Évaluation
Étape 1 : construction automatique de l’ensemble de données
Les données d’apprentissage contenant des phrases dans la langue source et la langue cible sont collectées.
Étape 2 : apprentissage
Après avoir créé des données d’apprentissage alignées pour des milliers d’usages différents, ces données viennent alimenter notre pipeline d’apprentissage des modèles. Ces modèles se composent de deux éléments : l’encodeur, qui convertit la phrase source en représentation vectorielle interne, et le décodeur, qui utilise cette représentation pour générer la phrase cible. Avec l’entraînement de millions d’exemples de traduction, les modèles apprennent à générer des traductions plus précises.
Étape 3 : évaluation
Enfin, nous comparons notre modèle à un ensemble de traductions humaines pour confirmer la qualité de la traduction. Cette étape inclut la détection et le filtrage des injures et autres contenus offensants à l’aide de listes de blocage conçues pour toutes les langues prises en charge. Résultat : un modèle parfaitement entraîné capable de traduire directement.
Les innovations
La science cachée derrière cette découverte
La plupart des modèles de traduction automatique actuels sont conçus pour les langues avec un volume de ressources moyen à élevé, et laissent de côté celles pour lesquelles les ressources sont moins nombreuses. Les chercheurs Meta AI luttent contre ce problème par le biais de trois innovations importantes dans le domaine de l’IA.
Création automatique d’ensembles de données pour les langues à faibles ressources
Le contexte
La traduction automatique est une tâche d’apprentissage supervisée, ce qui signifie que le modèle est entraîné à partir de données. Des exemples de traduction provenant de collections de données en libre accès sont souvent utilisés. Nous proposons de créer automatiquement des paires de traductions en alignant des phrases dans différents ensembles de documents monolingues.
L’objectif
Les modèles LASER, qui servent au processus de création d’ensembles de données, sont principalement adaptés aux langues à ressources moyennes et élevées, ce qui rend impossible la génération de paires de traductions précises pour les langues à faibles ressources.
L’innovation
Modélisation de 200 langues
Le contexte
Les systèmes de traduction automatique multilingues ont été améliorés par rapport aux systèmes bilingues. En effet, ils permettent de « transférer » des données issues de paires de langues pour lesquelles les ressources d’entraînement sont nombreuses vers des langues avec peu de ressources.
L’objectif
L’entraînement conjoint de centaines de paires de langues comporte des inconvénients, puisque le même modèle doit représenter un nombre croissant de langues avec le même nombre de paramètres. Cela peut être problématique lorsque les tailles des ensembles de données ne sont pas équivalentes, car cela peut entraîner un surajustement.
L’innovation
Évaluation de la qualité de la traduction
Le contexte
Nous évaluons les traductions de nos modèles afin de vérifier qu’elles respectent nos standards de qualité.
L’objectif
Les modèles de traduction automatique sont généralement évalués en comparant les phrases générées par la traduction automatique avec les biotraductions. Toutefois, pour de nombreuses langues, aucune donnée de traduction fiable n’est disponible. Par conséquent, il n’est pas possible d’effectuer des évaluations précises.
L’innovation
Découvrez-en plus sur les avancées scientifiques sous-tendant NLLB en lisant notre livre blanc et notre blog, et en téléchargeant le modèle pour nous aider à faire avancer ce projet.
Découvrez-en plus sur les avancées scientifiques sous-tendant NLLB en lisant notre livre blanc et notre blog, et en téléchargeant le modèle pour nous aider à faire avancer ce projet.
Le parcours
Moments-clés de la rechercheMoments-clés de la recherche
Meta AI fait progresser les technologies de traduction automatique tout en relevant avec succès de nombreux défis du secteur, de l’indisponibilité des données pour les langues à faibles ressources à la qualité et à la précision des traductions. Nous poursuivons notre parcours tout en développant l’inclusivité grâce à la puissance de l’IA dans le domaine de la traduction.
Meta AI fait progresser les technologies de traduction automatique tout en relevant avec succès de nombreux défis du secteur, de l’indisponibilité des données pour les langues à faibles ressources à la qualité et à la précision des traductions. Nous poursuivons notre parcours tout en développant l’inclusivité grâce à la puissance de l’IA dans le domaine de la traduction.
Voir les moments-clés du modèle selon le nombre de langues publiées
< 50 langues
50 à 99 langues
100 langues
200 langues
LASER (Language-agnostic sentence representations)
2018
La première expérience réussie de représentations de phrases multilingues partagée publiquement avec la communauté TALN. L’encodeur crée des plongements pour aligner automatiquement des phrases partageant le même sens en 50 langues.
Encodeurs de données
WMT-19
2019
Les modèles d’IA Facebook ont surpassé tous les autres modèles lors de la conférence WMT 2019, en utilisant la rétrotraduction échantillonnée à grande échelle, la modélisation des canaux bruités et des techniques de nettoyage des données pour aider à créer un système fiable.
Modèle
Flores V1
2019
Ensemble de données de référence pour la traduction automatique entre l’anglais et des langues à faibles ressources introduisant un processus d’évaluation équitable et rigoureux, en commençant par deux langues.
Ensemble de données d’évaluation
WikiMatrix
2019
La plus grande extraction de phrases parallèles dans plusieurs langues : extraction bitexte de 135 millions de phrases de Wikipédia dans 1 620 paires de langues pour développer de meilleurs modèles de traduction.
Construction des données
M2M-100
2020
Le premier modèle unique de traduction automatique multilingue permettant de traduire directement n’importe quelle paire de langues parmi 100 langues sans se baser sur des données en anglais. Ce modèle est entraîné dans 2 200 sens de traduction, soit dix fois plus que les modèles multilingues précédents.
Modèle
CCMatrix
2020
Le plus grand ensemble de données basé sur le web de bitextes de qualité pour construire de meilleurs modèles de traduction qui fonctionnent avec davantage de langues, en particulier les langues à faibles ressources : 4,5 milliards de phrases parallèles dans 576 paires de langues.
Construction des données
LASER 2
2020
LASER 2 crée des plongements pour aligner automatiquement des phrases partageant le même sens en 100 langues.
Encodeurs de données
WMT-21
2021
Pour la première fois, un modèle multilingue unique a surpassé les meilleurs modèles bilingues spécialement entraînés dans 10 des 14 paires de langues pour remporter la conférence WMT 2021. Ce modèle a produit les meilleures traductions pour les langues à ressources faibles et élevées.
Modèle
FLORES-101
2021
L’ensemble de données d’évaluation n à n FLORES-101, pionnier du genre, couvre 101 langues, et permet aux chercheurs de tester et d’améliorer rapidement les modèles de traduction multilingue comme M2M-100.
Ensemble de données d’évaluation
NLLB-200
2022
Le modèle NLLB traduit du contenu en 200 langues.
Modèle
FLORES 200
2021
Extension de l’ensemble de données d’évaluation FLORES qui couvre désormais 200 langues
Ensemble de données d’évaluation
NLLB-Data-200
2022
Construction et publication de données d’entraînement pour 200 langues
Ensemble de données d’évaluation
LASER 3
2022
LASER 3 crée des plongements pour aligner automatiquement des phrases partageant le même sens en 200 langues.
Encodeurs de données
< 50 langues
50 à 100 langues
100 langues
200 langues
LASER (Language-agnostic sentence representations)
2018
Première expérience réussie de représentations de phrases multilingues partagée publiquement avec la communauté TALN. L’encodeur crée des plongements pour aligner automatiquement des phrases partageant le même sens en 50 langues.
Encodeurs de données
WMT-19
2019
Les modèles d’IA Facebook ont surpassé tous les autres modèles lors de la conférence WMT 2019, en utilisant la retraduction échantillonnée à grande échelle, la modélisation des canaux bruités et des techniques de nettoyage des données pour aider à créer un système fiable.
Modèle
Flores V1
2019
Ensemble de données de référence pour la traduction automatique entre l’anglais et des langues à faibles ressources, introduisant un processus d’évaluation équitable et rigoureux, en commençant par deux langues.
Ensemble de données d’évaluation
WikiMatrix
2019
La plus grande extraction de phrases parallèles dans plusieurs langues : extraction bitextuelle de 135 millions de phrases de Wikipédia dans 1 620 paires de langues pour développer de meilleurs modèles de traduction.
Construction des données
M2M-100
2020
Premier modèle unique de traduction automatique multilingue permettant de traduire directement n’importe quelle paire de langues parmi 100 langues sans se baser sur des données en anglais. Ce modèle est entraîné dans 2 200 sens de traduction, soit dix fois plus que les modèles multilingues précédents.
Modèle
CCMatrix
2020
Le plus grand ensemble de données basé sur le web de bitextes de qualité pour construire de meilleurs modèles de traduction qui fonctionnent avec davantage de langues, en particulier les langues à faibles ressources : 4,5 milliards de phrases parallèles dans 576 paires de langues.
Construction des données
LASER 2
2020
LASER 2 crée des plongements pour aligner automatiquement des phrases ayant la même signification en 100 langues.
Encodeurs de données
WMT-21
2021
Pour la première fois, un modèle multilingue unique a surpassé les meilleurs modèles bilingues spécialement entraînés dans 10 des 14 paires de langues pour remporter la conférence WMT 2021. Ce modèle a produit les meilleures traductions pour les langues à ressources faibles et élevées.
Modèle
FLORES-101
2021
L’ensemble de données d’évaluation plusieurs-à-plusieurs FLORES-101, pionnier du genre, couvre 101 langues, et permet aux chercheurs de tester et d’améliorer rapidement les modèles de traduction multilingue comme M2M-100.
Ensemble de données d’évaluation
NLLB-200
2022
Le modèle NLLB traduit du contenu en 200 langues.
Modèle
FLORES 200
2021
Extension de l’ensemble de données d’évaluation FLORES qui couvre désormais 200 langues.
Ensemble de données d’évaluation
NLLB-Data-200
2022
Construction et publication de données d’entraînement pour 200 langues.
Ensemble de données d’évaluation
LASER 3
2022
LASER 3 crée des plongements pour aligner automatiquement des phrases ayant la même signification en 200 langues.
Encodeurs de données
From Assamese, Balinese and Estonian…to Icelandic, Igbo and more. 200 languages and counting…
Have a look at the full list of languages our NLLB-200 model supports—with 150 low-resource languages included. More will be added to this list as we, and our community, continue on this journey of inclusiveness through AI translation.
Full list of supported languages
Full list of supported languages
Acehnese (Latin script)
Arabic (Iraqi/Mesopotamian)
Arabic (Yemen)
Arabic (Tunisia)
Afrikaans
Arabic (Jordan)
Akan
Amharic
Arabic (Lebanon)
Arabic (MSA)
Arabic (Modern Standard Arabic)
Arabic (Saudi Arabia)
Arabic (Morocco)
Arabic (Egypt)
Assamese
Asturian
Awadhi
Aymara
Crimean Tatar
Welsh
Danish
German
French
Friulian
Fulfulde
Dinka(Rek)
Dyula
Dzongkha
Greek
English
Esperanto
Estonian
Basque
Ewe
Faroese
Iranian Persian
Icelandic
Italian
Javanese
Japanese
Kabyle
Kachin | Jinghpo
Kamba
Kannada
Kashmiri (Arabic script)
Kashmiri (Devanagari script)
Georgian
Kanuri (Arabic script)
Kanuri (Latin script)
Kazakh
Kabiye
Thai
Khmer
Kikuyu
South Azerbaijani
North Azerbaijani
Bashkir
Bambara
Balinese
Belarusian
Bemba
Bengali
Bhojpuri
Banjar (Latin script)
Tibetan
Bosnian
Buginese
Bulgarian
Catalan
Cebuano
Czech
Chokwe
Central Kurdish
Fijian
Finnish
Fon
Scottish Gaelic
Irish
Galician
Guarani
Gujarati
Haitian Creole
Hausa
Hebrew
Hindi
Chhattisgarhi
Croatian
Hugarian
Armenian
Igobo
IIocano
Indonesian
Kinyarwanda
Kyrgyz
Kimbundu
Konga
Korean
Kurdish (Kurmanji)
Lao
Latvian (Standard)
Ligurian
Limburgish
Lingala
Lithuanian
Lombard
Latgalian
Luxembourgish
Luba-Kasai
Ganda
Dholuo
Mizo
200 langues traduites par le modèle NLLB-200, soit 2 fois plus que notre modèle précédent
Notre modèle final comporte plus de 44 % d’amélioration des performances BLEU par rapport au modèle de pointe précédent
75 langues précédemment non prises en charge par les systèmes de traduction commercialisés
18 milliards de phrases parallèles, soit 2,5 fois plus de données d’entraînement que le modèle M2M-100 précédent
Le plus grand modèle de traduction automatique en libre accès, avec 54 milliards de paramètres, soit 5 fois plus que le modèle M2M-100 précédent
40 000 sens de traduction pris en charge par un seul modèle, soit plus de 4 fois la capacité du modèle précédent
Les avancées scientifiques réalisées grâce à l’initiative NLLB permettent d’améliorer plus de 25 milliards de traductions effectuées chaque jour sur le fil d’actualité de Facebook, Instagram et nos autres plateformes
200 langues traduites par le modèle NLLB-200, soit 2 fois plus que notre modèle précédent
Notre modèle final comporte plus de 44 % d’amélioration des performances BLEU par rapport au modèle de pointe précédent
75 langues précédemment non prises en charge par les systèmes de traduction commercialisés
18 milliards de phrases parallèles, soit 2,5 fois plus de données d’entraînement que le modèle M2M-100 précédent
Le plus grand modèle de traduction automatique en libre accès, avec 54 milliards de paramètres, soit 5 fois plus que le modèle M2M-100 précédent
40 000 sens de traduction pris en charge par un seul modèle, soit plus de 4 fois la capacité du modèle précédent
Les avancées scientifiques réalisées grâce à l’initiative NLLB permettent d’améliorer plus de 25 milliards de traductions effectuées chaque jour sur le fil d’actualité de Facebook, Instagram et nos autres plateformes
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