1763468215
2025-11-18 12:06:00
Microsoft Research запустила Project Gecko — инициативу, направленную на создание экономически эффективных и настраиваемых систем искусственного интеллекта для большинства людей во всем мире.
Инструменты генеративного искусственного интеллекта значительно повышают производительность во всем мире, но их эффективность не одинакова для всех сообществ. Системы часто работают плохо для групп населения, недостаточно представленных в Интернете, из-за обучающих данных, поступающих в основном из хорошо обеспеченных онлайн-языков и культур. Этот разрыв означает, что генеративный ИИ испытывает трудности на многих местных языках и не может отражать разнообразные социальные и культурные реалии. Проблемы с инфраструктурой вносят свой вклад, но даже с учетом таких факторов, как ВВП и доступ к Интернету, внедрение ИИ остается ниже в странах, где доминируют языки с ограниченными ресурсами.
Чтобы устранить это неравенство, Microsoft Research запустила Project Gecko — инициативу, направленную на создание экономически эффективных и настраиваемых систем искусственного интеллекта для большинства людей во всем мире. Этот проект направлен на предоставление жизненно важного опыта с использованием местных языков, культурно-чувствительного контента и мультимодального взаимодействия посредством текста, голоса и видео. Это совместная работа исследователей из Microsoft Research Africa (Найроби), Microsoft Research India и Microsoft Research Accelerator в США, а также Digital Green — глобальной организации по развитию, ориентированной на управляемую сообществом цифровую инфраструктуру для сельского хозяйства — и других партнеров в области агротехнологий, благотворительности и научных кругов.
Ключевой инновацией Project Gecko является новая система искусственного интеллекта под названием MMCTAgent, мультимодальная структура агента критического мышления. Эта система анализирует входные данные из речи, изображений и видео, чтобы предоставить соответствующие контекстно-зависимые ответы. MMCTAgent в настоящее время доступен в Azure AI Foundry Labs, а его код доступен на GitHub. Эта работа соответствует миссии Microsoft по расширению прав и возможностей каждого во всем мире, подчеркивая, что разработка справедливого генеративного ИИ, включающего в себя опыт с учетом культурных нюансов, является ключом к ответственному и инклюзивному развитию ИИ.
Сельское хозяйство является важнейшим двигателем экономики в обоих целевых регионах, на его долю приходится значительная часть ВВП и в котором работают миллионы людей, в первую очередь мелких фермеров. Несмотря на то, что цифровые сервисы существуют, чтобы помочь фермерам справиться с такими проблемами, как погода и вредители, их зависимость от моделей большого языка (LLM), обученных в основном английскому и западным языкам, приводит к тому, что фермеры изо всех сил пытаются получить точные ответы, используя местные языки и термины, специфичные для предметной области, что приводит к их низкому использованию. В таких странах, как Кения и Индия, где развита устная культура, голосовая связь и видео являются предпочтительными для обмена информацией, что требует мультимодальных подходов. Более того, ограниченность возможностей подключения требует, чтобы любая система работала с низкой пропускной способностью и минимальной вычислительной мощностью.
Проект тесно сотрудничает с FarmerChat, голосовым ИИ-помощником от Digital Green, который дает миллионам фермеров надежные рекомендации по сельскому хозяйству. Digital Green за два десятилетия создала библиотеку, содержащую более 10 000 видеороликов на более чем 40 языках и диалектах, что представляет собой обширный, недостаточно используемый резервуар местных знаний. Целью Project Gecko было превратить FarmerChat из простого инструмента вопросов и ответов в надежного помощника в сельском хозяйстве. Команда предполагала, что фермеры будут отправлять запросы в устной или текстовой форме и получать действенные, пошаговые ответы на предпочитаемом ими языке посредством текста, голоса и видео, которые начинаются именно с соответствующего решения.
Платформа MMCTAgent играет центральную роль в достижении этой цели, улучшая экспериментальные пограничные модели с помощью инструментов, специфичных для предметной области. Он обрабатывает различные типы информации — аудио, визуальную и текстовую — и разбирает сложные вопросы. Он использует такие методы, как НЛП и компьютерное зрение, чтобы лучше понимать видео и стенограммы в библиотеке Digital Green, делая их доступными для поиска и доступа. MMCTAgent адаптирует свои рассуждения и проверяет свои ответы, используя встроенную систему критики, чтобы обеспечить точность и актуальность. Получающиеся в результате мультимодальные ответы являются культурно и лингвистически приемлемыми, поскольку они основаны на контенте, созданном местными сообществами. Полевые исследования в Кении и Индии подтвердили, что система обеспечивает лучшее качество ответов, удобство использования и доверие пользователей по сравнению с более универсальными современными моделями.
Чтобы преодолеть нехватку обучающих данных и вычислительных ресурсов для языков с ограниченными ресурсами, команда Project Gecko с нуля создает новые модели, включая модели автоматического распознавания речи (ASR) и преобразования текста в речь (TTS). Они также используют модели малых языков (SLM), которые требуют значительно меньше вычислительной мощности, чем массивные LLM, что упрощает их тонкую настройку для целевых доменов и языков. Результатом является набор адаптированных речевых моделей и SLM для таких языков, как суахили, хинди и кикуйю, которые постоянно совершенствуются с учетом пользовательских данных и адаптируются к местным условиям. Команда расширила языковую поддержку до шести языков в Кении, включив большой набор данных, полученных из краудсорсинга. Они также разрабатывают усовершенствования для FarmerChat, такие как возможность задавать уточняющие вопросы и способствовать обмену информацией между коллегами.
В будущем Project Gecko планирует расширить свое влияние на другие области, включая здравоохранение, образование и розничную торговлю. Анализируя успешные шаблоны проектирования и инфраструктуру, используемые в сельском хозяйстве, Microsoft стремится создать обобщаемые решения. Вскоре команда выпустит многоязычное руководство, которое предоставит разработчикам комплексное руководство по созданию многоязычных приложений искусственного интеллекта для конкретной предметной области, опираясь на межкультурный опыт исследовательских групп Microsoft в Индии и Кении. Конечная цель — обеспечить, чтобы следующее поколение ИИ было глобально инклюзивным, культурно значимым и формируемым сообществами, которым оно призвано служить.
#Microsoft #запускает #проект #Gecko #чтобы #положить #конец #языковому #разрыву #области #генеративного #ИИ
Ещё по этой теме
