KI: Meta veröffentlicht Übersetzungsmodell für 200 Sprachen

Das Modell NLLB-200 von Meta soll 200 Sprachen direkt ineinander übersetzen können. Das Modell wird Open Source.

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Meta will bei seinen KI-Systemen keine Sprache zurücklassen.
Meta will bei seinen KI-Systemen keine Sprache zurücklassen. (Bild: Benoit Tessier/File Photo/Reuters)

Viele moderne KI-Systeme wie etwa smarte Assistenten stehen oft nur für sehr wenige Sprachen zur Verfügung. Auch über Jahre entwickelte Übersetzungsprogramme gibt es oft nur für einige wenige ausgesuchte und viel genutzte Sprachen. Der Facebook-Mutterkonzern Meta will das mit der Initiative No Language Left Behind (NLLB) ändern und stellt nun ein KI-Übersetzungsmodell bereit, das 200 Sprachen unterstützten soll.

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Zu der Vielfalt und dem Sprachumfang heißt es in der Ankündigung: "Viele dieser Sprachen, wie Kamba und Lao, wurden selbst von den besten heute existierenden Übersetzungstools nicht gut oder überhaupt nicht unterstützt. Weniger als 25 afrikanische Sprachen werden derzeit von weit verbreiteten Übersetzungstools unterstützt - viele davon von schlechter Qualität." Im Gegensatz dazu soll NLLB-200 55 afrikanische Sprachen in hoher Qualität übersetzen.

Das Unternehmen stellt das Modell darüber hinaus mit zahlreichen weiteren Forschungs- und Entwicklungswerkzeugen als Open Source bereit, "um es anderen Forschern zu ermöglichen, diese Arbeit auf mehr Sprachen auszudehnen und integrativere Technologien zu entwickeln". Hinzu kommt eine Förderung in Höhe von 200.000 US-Dollar für gemeinnützige Organisationen, die das Modell produktiv einsetzen.

Das System wird außerdem bereits für das Übersetzungswerkzeug der Wikimedia Foundation bereitgestellt und dort für Übersetzungen genutzt, für die bisher nur wenige KI-Trainingsdaten bereitstehen. Unterstützt werden dabei laut der Ankündigung auch zehn Sprachen, für die es bisher keine automatisierten Übersetzungen gegeben hat. NLLB-200 soll darüber hinaus aber auch für die eigenen internen Übersetzungen genutzt werden, etwa im Facebook News Feed oder auf Instagram. Das Unternehmen hofft außerdem dank der Übersetzungen verletzende Inhalte und Falschinformationen eher erkennen zu können.

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