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SeamlessM4T
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翻訳 (14)

SeamlessM4T

複数の言語でのスピーチとテキストの簡単な翻訳。.

ツール情報

SeamlessM4Tは、話す場合でも書く場合でも、異なる言語間のコミュニケーションをスムーズで簡単にするために設計された最先端のツールです。.

ますますつながりのある世界では、複数の言語を理解し、コミュニケーションを取ることがこれまで以上に重要です。SeamlessM4Tは、スピーチとテキストの両方に高品質の翻訳を提供することで、話す言語に関係なく人々がつながるのを容易にします。.

この強力なツールは、幅広い翻訳タスクをサポートしています。ほぼ100の言語に対する自動音声認識を処理できるため、話された言葉を理解できます。スピーチをテキストに翻訳したい場合、ほぼ100の入力および出力言語に対応しています。また、口頭でコミュニケーションを取りたい人のために、ほぼ100の入力言語でスピーチからスピーチへの翻訳を提供し、英語を含む35の出力言語をサポートしています。さらに、ほぼ100の言語間でのテキストからテキストへの翻訳や、ほぼ100の入力言語と35の出力言語でのテキストからスピーチへの翻訳も可能です。.

SeamlessM4Tが他の翻訳システムと異なる点は、別々のツールを必要とせずに多くの言語をカバーできる能力です。限られた数の言語しか管理できない複数のシステムに依存するのではなく、この統一された多言語モデルは、高リソース言語と低から中リソース言語の両方の課題に効果的に対処し、すべてのユーザーの精度を向上させます。さらに、ソース言語を自動的に認識できるため、それに対して別のモデルを必要としません!

SeamlessM4Tの開発は、Metaや他の企業による以前の作業に基づいており、200の言語をサポートする印象的なNo Language Left Behind (NLLB)モデルや、広く受け入れられている書き方がない言語である福建語のためのUniversal Speech Translatorを含んでいます。.

SeamlessM4Tのコアには、マルチタスクUnitYモデルアーキテクチャが利用されています。これにより、翻訳されたテキストとスピーチの生成だけでなく、自動音声認識、テキストからテキスト、テキストからスピーチ、スピーチからテキスト、スピーチからスピーチへの翻訳間のシームレスな流れが可能になります。その能力を向上させるために、PyTorchエコシステムのライブラリであるfairseq2のような柔軟で効率的なツールを使用しています。.

利点と欠点

利点

  • 翻訳されたテキストとスピーチを直接生成
  • 毒性を減少させ、安全性を向上
  • 先進的な結果を示す
  • トレーニングの安定性が向上
  • 広範な言語とモダリティのカバレッジ
  • スピーチ翻訳における毒性の顕著な減少
  • ソース言語を自動的に認識
  • 高リソース言語での強力なパフォーマンス
  • ほぼ100の言語をサポート
  • 高品質のエンドツーエンドデータ抽出
  • 軽量で簡単に組み合わせ可能なツールキット
  • 1つの多言語モデル
  • fairseq2ツールキットによって改善
  • 000時間のスピーチ-テキスト一致トレーニングデータ
  • CC BY-NC 4.0の下でのオープンソースリリース
  • 埋め込み空間を拡張するための教師-生徒アプローチ
  • 組み込みの自動音声認識
  • すべての翻訳タスクのための1つのモデル
  • 翻訳におけるジェンダーバイアスの測定
  • テキストからテキスト、テキストから音声への翻訳
  • 多言語の類似性を検索するためのSONAR
  • 有害性とバイアスを管理するためのメカニズム
  • リソースの少ない言語に関する問題を解決
  • 433
  • リソースの少ない言語に対する重要な進展
  • 言語を別々に特定する必要なし
  • 中リソース言語の翻訳を強化
  • 最新のPyTorchフレームワークを使用して作成
  • 音声からテキストへの翻訳の改善
  • リソースの豊富な言語でのパフォーマンス向上
  • マルチタスクUnitYモデルに基づいて構築
  • トレーニングの安定性が向上
  • 大規模翻訳データセットの共有メタデータ
  • 普遍的な音声翻訳者のアイデアをカバー
  • 多くのタイプの翻訳タスクを処理
  • バックグラウンドノイズに対する耐久性の向上
  • より効率的なfairseqの再設計
  • 多くのタスクでのトップパフォーマンス
  • 異なる話者間でのより良いパフォーマンス
  • 音声から音声への翻訳を含む
  • 音声とテキストを通じた簡単なコミュニケーション
  • 既存のシステムとうまく連携します。.

欠点

  • バックグラウンドノイズの管理が不十分
  • 正確さのためにテキストからテキストが必要
  • 200言語ではなく100言語をサポート
  • 可能なエラーとバイアス
  • 継続的な更新が必要な場合があります
  • 音声から音声への処理が得意ではない
  • 特定のUnitYセットアップ用に作られた
  • fairseq2に依存
  • 音声から音声への翻訳のための言語が限られている