Beszélt és írott magyar szöveg feldolgozását lehetővé tevő modellt építettek a Pécsi Tudományegyetemen

forrás: Prím Online, 2021. augusztus 27. 12:55

Mindenki szívesebben használja az anyanyelvét chat és más automatizált alkalmazásokban. Mivel azonban a magyar nyelvet mindössze 15 millióan beszélik világszerte, a cégek számára gyakran nem éri meg kifejleszteni a feldolgozásához szükséges szoftvereket. A Pécsi Tudományegyetem (PTE) Alkalmazott Adattudományi és Mesterséges Intelligencia-csapata felismerve ezt a problémát a Microsoft Azure mesterséges intelligencia és az ONNX Runtime megoldások alkalmazásával megépítette és betanította saját BERT-large modelljét magyar nyelven, méghozzá kevesebb, mint 200 munkaóra és 1000 euró befektetésével.

A Pécsi Tudományegyetem számára kulcsfontosságú terület lett a mesterséges intelligencia és a felhőalapú oktatás, amióta partnerkapcsolatot építettek ki a Microsoft Mesterséges Intelligencia Tudásközpont program keretein belül 2019-ben.

 

A nagy mennyiségű magyar nyelvű adat kezelését megkönnyítendő a PTE természetes nyelvfeldolgozási (NLP) módszerek kutatásába fogott. A megoldást egy magyar nyelvű BERT-large modell (HILBERT) létrehozása jelentette, ami egy nyílt forráskódú gépi tanulás keretrendszer. A modell célja, hogy segítse a számítógépet a többféleképpen értelmezhető szövegrészek megértésében oly módon, hogy a szövegkörnyezetből kontextust épít.

 

A csapat az Azure mesterséges intelligencia használata mellett döntött a saját, magyar nyelvű BERT-large modelljük megalkotásához.

 

 

“A Microsoft piacvezető a nyelvi modellek betanításának területén. Természetes, hogy a legjobb technológiát akartuk használni” – mondta el Hajdu Róbert, az Alkalmazott Adattudományi és Mesterséges Intelligencia Központ volt tervezőmérnöke. Ráadásul a csapat már ismerte az Azure szolgáltatást, ez is egy érv volt mellette.

 

Ahelyett, hogy gyenge minőségű adatokat gyűjtöttek volna az internetről, a Nyelvtudományi Kutatóközpont szakemberei segítségével készítették elő az alapokat. Az Azure pedig mindent megkönnyített és felgyorsított.

 

A modell betanítására szintén gyors és költséghatékony megoldást kerestek: a Microsoft ONNX Runtime DeepSpeed könyvtárát választották a feladathoz, amit az Azure Machine Learning (AML) platformon futtattak. E platform segítségével hatékonyan tudtak haladni a mesterséges intelligencia modellek építésével, munkába állításával, menedzsmentjével és nyomonkövetésével. Így a csapat közben olyan más feladatokra koncentrálhatott, mint például az adatkezelés.

 

 

 

A modell működéséhez egyébként legalább 3,5 milliárd szót tartalmazó folyószöveg szükséges, ezt az adatbázist a Nyelvtudományi Kutatóközpont, a projekt másik résztvevője többek között a Magyar Nemzeti Szótárból, online médiatárakból és az opensubtitles.org ingyenesen hozzáférhető filmfelirat-adatbázis magyar nyelvű anyagai közül gyűjtötte a csapat.

 

Habár a pandémia alatt mindannyian otthonról dolgoztak, a BERT-large betanítási folyamata az Azure-on semmilyen problémát nem okozott.

 

“200 munkaóra alatt végeztünk. Ez a világon az eddigi legolcsóbb BERT-large. Kevesebb, mint 1000 euróba került” – mesélte büszkén Dr. Feldmann Ádám, a PTE Adattudományi és AI csoport vezetője. “Az ONNX Runtime nélkül a HILBERT-large modellünk betanítása 1500 órát, vagyis megközelítőleg két hónapot vett volna igénybe” – hívja fel a figyelmet.

 

A Pécsi Tudományegyetem BERT-large modellje jelentős lehetőségeket rejt magában az írott és beszélt szöveg feldolgozása, az intelligens keresés, az entitásérzékelés, a dokumentációs klasszifikáció terén. A HILBERT közreműködhet újabb, jobb teljesítményű chatbotok létrehozásában is.

 

Mindez pedig segítheti a magyarokat a könnyen érthető, releváns információkhoz való hozzáférésben, különösen a Covid-19 körüli félretájékoztatás elleni küzdelemben. Számos egészségügyi és kormányzati szereplő is érdeklődött már a HILBERT-large modell iránt.

 

A projekt teljes ismertetője ezen a linken olvasható.

Megoldás ROVAT TOVÁBBI HÍREI

Az ABB megerősíti vezető szerepét a következő generációs MI-alapú mobil robotika területén

Az ABB bejelentette, hogy felvásárolta a Sevensense svájci start-up céget, amely az autonóm mobil robotok (AMR) számára kifejlesztett, mesterséges intelligenciával támogatott 3D-s látásalapú navigációs technológia vezető szállítója. A Sevensense-t 2018-ban alapították a svájci műszaki egyetem, az ETH Zürich spin-offjaként.

2024. február 20. 16:07

Kövess minket a Facebookon!

Cikkgyűjtő

További fontos híreink

Közös mentorprogramot indít a Corvinus és az OTP

2024. február 20. 11:27

Megvannak ‘Az Év Honlapja’ 2023 díjazottjai!

2024. február 8. 09:30

Számos díjjal jutalmazták az LG innovációit a 2024-es CES-en

2024. január 29. 16:07

Felvásárolta a Siemens a Helioxot

2024. január 17. 19:40