Sous la direction du prix Turing français Yann Le Cun, Meta vient de présenter NLLB-200, un modèle de traduction destiné à couvrir 200 langues. Il utilise une architecture SGMOE (Sparsely Gated Mixture of Experts) pour améliorer la traduction des langues à faibles ressources. Le modèle NLLB-200 montre une amélioration de 44 % de la qualité de traduction par rapport aux modèles précédents, selon les métriques FLORES-200 et XSTS.
Pour en savoir plus : Nature
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