أعطت Microsoft برامج الترجمة وخدماتها دفعة كبيرة من خلال اعتماد تقنية ذكاء اصطناعي Artificial Intelligence AI technology جديدة تعمل على تحسين جودة نماذج ترجمة الإنتاج بشكل كبير.
يهدف عملاق البرمجيات في النهاية إلى الجمع بين نماذج الذكاء الاصطناعي للنص والرؤية والصوت واللغة من خلال مبادرة XYZ-code الأكبر. كجزء من هذه المبادرة، يدعم Z-code إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التحدث والرؤية والسمع والفهم.
قامت Microsoft بتحديث برنامج Microsoft Translator بالإضافة إلى خدمات Azure AI الأخرى بنماذج Z-code الجديدة. من أجل إدخال هذه النماذج في الإنتاج، تستخدم شركة البرمجيات العملاقة وحدات معالجة الرسومات Nvidia و Triton Inference Server لتوسيع نطاقها ونشرها بكفاءة.
تجدر الإشارة أيضًا إلى أن Microsoft Translator هو أول مزود ترجمة آلية يقدم نماذج Z-code Mixture of Experts مباشرة للعملاء.
يهدف عملاق البرمجيات في النهاية إلى الجمع بين نماذج الذكاء الاصطناعي للنص والرؤية والصوت واللغة من خلال مبادرة XYZ-code الأكبر. كجزء من هذه المبادرة، يدعم Z-code إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التحدث والرؤية والسمع والفهم.
قامت Microsoft بتحديث برنامج Microsoft Translator بالإضافة إلى خدمات Azure AI الأخرى بنماذج Z-code الجديدة. من أجل إدخال هذه النماذج في الإنتاج، تستخدم شركة البرمجيات العملاقة وحدات معالجة الرسومات Nvidia و Triton Inference Server لتوسيع نطاقها ونشرها بكفاءة.
تجدر الإشارة أيضًا إلى أن Microsoft Translator هو أول مزود ترجمة آلية يقدم نماذج Z-code Mixture of Experts مباشرة للعملاء.
Z-code Mixture of Experts
على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي السابقة، تستخدم نماذج Z-code بنية جديدة تسمى Mixture of Experts (MoE) حيث يمكن لأجزاء مختلفة من النماذج تعلم مهام مختلفة. على هذا النحو، تتعلم النماذج الترجمة بين لغات متعددة في وقت واحد.
في الوقت نفسه، تستفيد نماذج MoE التي تم طرحها حديثًا من Z-code من التعلم الانتقالي الذي يتيح مشاركة المعرفة بكفاءة عبر لغات مماثلة مثل الإنجليزية والفرنسية. تستخدم النماذج أيضًا بيانات متوازية وأحادية اللغة أثناء عملية التدريب مما يسمح بترجمة آلية عالية الجودة تتجاوز اللغات عالية الموارد.
في أكتوبر من العام الماضي، أعلنت Microsoft في منشور مدونة أن Microsoft Translator قادر الآن على ترجمة أكثر من 100 لغة. للقيام بذلك، استخدمت الشركة 200 مليار متغير parameters تدعم 100 زوج لغوي. ومع ذلك، نظرًا لأن تدريب النماذج الكبيرة باستخدام المليارات من المعلمات يمثل تحديًا، فقد عمل فريق Translator مع Microsoft DeepSpeed لتطوير نظام عالي الأداء يستخدمه للمساعدة في تدريب نماذج Z-code MoE الضخمة.
ثم دخلت Microsoft في شراكة مع Nvidia لتحسين المحركات الأسرع التي يمكن استخدامها في وقت التشغيل لنشر نماذج Z-code / MoE الجديدة على وحدات معالجة الرسومات. من جانبها، طورت Nvidia نوى CUDA مخصصة استفادت من مكتبات CUTLASS و FasterTransformer لتنفيذ طبقات MoE على وحدة معالجة رسومات واحدة V100.
تتوفر نماذج Z-code الجديدة من Microsoft الآن عن طريق دعوة العملاء باستخدام ميزة "ترجمة المستندات" التي تترجم المستندات بأكملها أو حتى مجلدات من المستندات في مجموعة متنوعة من تنسيقات الملفات المختلفة مع الحفاظ على تنسيقها الأصلي كما هو.
