Американские разработчики представили алгоритм-дешифровщик, который находит родственные слова (когнаты) древнего малоизвестного языка в родственном ему языке. Система основа на работе нейросетей с долгой краткосрочной памятью и основных принципах статистической дешифровки, а работает без использования параллельных корпусов. Точность ее работы, в зависимости от разных языков, достигает 90 процентов. Препринт статьи опубликован на arXiv.
Классический машинный перевод работает благодаря параллельным корпусам — наборам текстов на языке-источнике и целевом языке, на который необходимо сделать перевод. Благодаря большому количеству материалов, доступных на обоих языках, система перевода и учится языку: причем не только отдельным словам, но и грамматике.
Наличие параллельных текстов также помогает и в вопросе дешифровки древних и давно вымерших языков, для которых доступны только письменные лингвистические памятники, написанные с использованием неизвестных современным лингвистам знаковых систем. Стоит, к примеру, вспомнить Розеттский камень: египетскую иероглифику и демотическое письмо удалось расшифровать только благодаря тому, что текст дублировался на хорошо известном (и на момент создания, и сегодня) древнегреческом языке.
При этом, разумеется, параллельных текстов к древним лингвистическим памятникам может не существовать вообще, в случае чего их дешифровка требует долгого анализа: определения родственных языков, предположений о написанном на основе известных исторических данных и сравнений с письменами того же времени. Принципы такого анализа активно используются и в системах для автоматической расшифровки языка, но чаще всего они контекстно-зависимы (а данном случае — зависимы от определенного языка): например, в 2010 году разработчикам удалось автоматически дешифровать угаритский язык, сопоставив древние лингвистические памятники с текстами на иврите — современном семитском языке.
В своей работе исследователи под руководством Цзямина Ло (Jiaming Luo) из Массачусетского технологического института представили новую систему, которая способна дешифровать древний язык без использования параллельных корпусов. Их подход основан на часто используемом в статистической дешифровке анализе когнатов — лексем в родственных языках, а именно — на схожих чертах, которые объединяют слова языков, произошедших из одного протоязыка.
Анализ когнатов в такой системе происходит на двух уровнях: уровне знаков родной для языка письменности и уровне его слов. Когнаты в родственных языках часто имеют схожую форму и почти никогда не претерпевают знаковой перестановки: например, слово «мать» в романских языках произошло от латинского mater, и, несмотря на некоторые изменения (в итальянском и испанском — «madre», а во французском — «mère»), проследить их происхождение — даже по записи — возможно. Что касается отдельных слов, то в этом случае работает подход, похожий на векторное представление слов: если представить два языка в качестве двух многомерных пространств, то когнаты в них обоих будут занимать одно и то же место по отношению к другим словам языков, так как и там, и там будут чаще всего употребляться в одинаковом контексте с одинаковой частотой.
С учетом этих правил дешифровки разработчики обучили систему, которая находит соответствие каждому знаку неизвестной письменности в уже известной письменности на основе не параллельных текстов из этих двух языков. Сама система основана на работе рекуррентных нейросетей с долгой краткосрочной памятью, она получает на вход текст на неизвестном языке и родственном ему уже известном, а на выход выдает словарик символьных и фонологических соответствий, который далее используется для определения пар когнатов.
Полученный алгоритм обучили и опробовали для дешифровки нескольких языковых письменностей: угаритского на основе иврита, линейного письма Б на основе древнегреческого, а также для определения когнатов между тремя романскими языками (испанским, итальянским и португальским). Системе удалось дешифровать тексты на угаритском на 3,1 процента точнее, чем авторам ранней работы, опубликованной в 2010 году, а линейное письмо Б дешифровали с точностью в 84,7 процента: исследователи отмечают, что это первая попытка дешифровать этот вид письменности автоматически. Средняя точность дешифровки когнатов в романских языках составила 91,6 процента.
Предполагается, что в дальнейшем этот алгоритм может быть использован для еще недешифрованных языков. В частности, в заметке MIT Technology Review, посвященной новой статье, упоминается линейное письмо А — предок линейного письма Б, дешифровать который до конца все еще не удалось.
Некоторые мертвые языки дешифрованы давно, а данных о них — достаточно много. Это, например, касается аккадского языка, памятники которого сохранились в виде клинописных табличек. Информации об этом языке даже хватило, чтобы снять на нем фильм, что в прошлом году и сделали студенты Кембриджского университета.
Елизавета Ивтушок
Она поможет написать письмо, план тренировки или сочинит историю
Яндекс обучил большую русскоязычную языковую модель YandexGPT и внедрил ее в своего виртуального помощника Алису. Сейчас нейросеть тестируют пользователи продуктов Яндекса, новость об этом вышла на сайте компании. Языковая модель — это нейросеть, которая умеет генерировать тексты, по очереди предсказывая каждое слово в предложении. Языковая модель YandexGPT основана на архитектуре Transformer, которую создали исследователи из Google в 2017 году. Когда в такую нейросеть загружают текст, она умеет выделять в нем важные слова и фокусировать на них внимание. Главный навык модели — хорошо понимать и запоминать тексты, и генерировать новые. Когда нейросеть осваивает этот навык, она одновременно естественным образом учится выполнять самые разные задачи, связанные с анализом текстов. Большие языковые модели основаны на архитектуре Transformer и обучены на огромном количестве данных, обычно из интернета. Они умеют создавать текст, почти не отличимый от человеческой речи. Первой успешной моделью такого типа стала нейросеть GPT от компании OpenAI. В 2022 вышла улучшенная версия модели ChatGPT. Ее не просто натренировали на большом количестве данных, но и дообучили с помощью обучения с подкреплением. Люди-эксперты работали с нейросетью в режиме диалога, показывая ей как правильно отвечать на вопросы. В надежде повторить успех ChatGPT, многие компании обучают свои языковые модели-аналоги (например, Bard от Google или Poe от Quora). Яндекс первым внедрил такую модель в виртуального помощника. 17 мая Яндекс выпустил большую языковую модель YandexGPT в открытый доступ. С ней можно пообщаться через Алису в приложении Яндекс, браузере, умной колонке или телевизоре. Чтобы активировать YandexGPT, нужно сказать: «Алиса, давай придумаем!» Языковая модель пока находится в режиме тестирования, но уже умеет выполнять разные задачи пользователей: выбрать подарок, составить план тренировки или написать деловое письмо. Модель умеет составлять грамотные содержательные тексты, но может ошибаться в фактах. Посмотрите, как пользователи общаются с YandexGPT: Нейросеть обучали на суперкомпьютерах Яндекса в два этапа. Сначала разработчики отобрали для обучения много книг, статей и страниц сайтов с помощью поисковых инструментов Яндекса — по утверждению компании, в выборку попадали только содержательные и хорошо написанные тексты. На втором этапе модель дообучили, чтобы она лучше вела диалог. Для этого Яндекс воспользовался методом, который придумали исследователи из OpenAI. Эксперты-разметчики составили сотни тысяч пар вопрос-ответ и показывали их YandexGPT на втором этапе обучения. Но у YandexGPT есть свои ограничения. Например, нейросеть пока не умеет запоминать контекст и учитывать предыдущие реплики. Однако YandexGPT постоянно дообучается на новых данных от пользователей и может развить этот навык в будущем. Cравнить качество ответов YandexGPT с другими языковыми моделями пока невозможно, Яндекс не раскрыл эти данные. Также неизвестна точная архитектура модели и параметры ее обучения. Тем временем другая языковая модель GPT-4 научилась работать не только с текстом, но и с картинками.