Le traitement du langage naturel (NLP) vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain. Cela inclut des tâches telles que la traduction de langues, l’analyse des sentiments et la génération de textes. L’objectif est de créer des systèmes interagissant naturellement avec les humains.
Les modèles traditionnels nécessitent une formation et des ressources considérables pour traiter diverses langues, ce qui pose des défis importants. Les modèles à base de transformateurs, comme BERT et GPT, utilisent des techniques d’apprentissage profond pour comprendre et générer du texte. Bien qu’efficaces, ils nécessitent un ajustement fin pour fonctionner correctement dans plusieurs langues, ce qui est coûteux en ressources.
Les chercheurs de Cohere For AI ont présenté les modèles Aya-23, conçus pour améliorer significativement les capacités multilingues en NLP. Aya-23-8B, avec 8 milliards de paramètres, et Aya-23-35B, avec 35 milliards de paramètres, sont parmi les modèles multilingues les plus puissants disponibles, supportant 23 langues comme l’arabe, le chinois, l’anglais et l’espagnol. Grâce à une architecture de transformateurs optimisée et à un processus de fine-tuning appelé Instruction Fine-Tuning (IFT), ces modèles génèrent des textes précis et cohérents répondant aux prompts.
L’évaluation des performances des Aya-23 montre des améliorations notables dans la génération de textes précis et contextuellement pertinents. Ils maintiennent la cohérence nécessaire pour des applications comme la traduction, la création de contenu et les agents conversationnels.