مشین ٹرانسلیشن میں لسانی تقسیم کو ختم کرنا
یونیورسٹی آف پورٹو، INESC TEC، ہیڈلبرگ یونیورسٹی، یونیورسٹی آف بیرا انٹیریئر، اور Ci2 – اسمارٹ سٹیز ریسرچ سنٹر کے محققین کی ایک ٹیم نے Tradutor کا انکشاف کیا ہے، جو یورپی پرتگالی کے لیے تیار کردہ ایک اوپن سورس AI ٹرانسلیشن ماڈل ہے۔ یہ منصوبہ مشین ٹرانسلیشن کے میدان میں ایک اہم تفاوت کو براہ راست حل کرتا ہے، جہاں برازیلی پرتگالی، جو دنیا بھر میں پرتگالی بولنے والوں کی اکثریت بولتی ہے، اکثر یورپی ہم منصب پر چھائی رہتی ہے۔
لسانی نظراندازی کا چیلنج
محققین ایک اہم مسئلے پر زور دیتے ہیں: زیادہ تر موجودہ ٹرانسلیشن سسٹم بنیادی طور پر برازیلی پرتگالی پر توجہ مرکوز کرتے ہیں۔ یہ ترجیح غیر ارادی طور پر پرتگال اور دیگر علاقوں کے بولنے والوں کو پسماندہ کرتی ہے جہاں یورپی پرتگالی رائج ہے۔ اس لسانی تعصب کے نتائج دور رس ہو سکتے ہیں، خاص طور پر صحت کی دیکھ بھال اور قانونی خدمات جیسے اہم شعبوں میں، جہاں درست اور باریک بینی سے زبان کو سمجھنا بہت ضروری ہے۔ ایک ایسے منظر نامے کا تصور کریں جہاں طبی دستاویز یا قانونی معاہدے کا ترجمہ یورپی پرتگالی محاوروں اور اظہار سے سسٹم کی ناواقفیت کی وجہ سے لطیف لیکن اہم غلطیوں کے ساتھ کیا جاتا ہے۔ غلط تشریحات اور غلطیوں کا امکان اہم ہے۔
PTradutor: بہتر درستگی کے لیے ایک بڑا متوازی کارپس
اس چیلنج سے نمٹنے کے لیے، تحقیقی ٹیم نے PTradutor تیار کیا ہے، جو ایک غیر معمولی جامع متوازی کارپس ہے۔ یہ انمول وسیلہ 1.7 ملین سے زیادہ دستاویزات پر مشتمل ہے، جنہیں انگریزی اور یورپی پرتگالی دونوں میں احتیاط سے جوڑا گیا ہے۔ اس ڈیٹا سیٹ کا بڑا پیمانہ اور تنوع قابل ذکر ہے۔ یہ وسیع پیمانے پر ڈومینز پر محیط ہے، بشمول:
- صحافت: عصری زبان کے استعمال اور رپورٹنگ کے انداز کا ایک بھرپور ذریعہ فراہم کرنا۔
- ادب: رسمی اور تخلیقی تحریر کی باریکیوں کو پکڑنا۔
- ویب مواد: آن لائن مواصلات کے بدلتے ہوئے منظر نامے کی عکاسی کرنا۔
- سیاست: سرکاری بیانات اور پالیسی دستاویزات کا درست ترجمہ یقینی بنانا۔
- قانونی دستاویزات: قانونی اصطلاحات اور جملے بندی میں درستگی کی اہم ضرورت کو پورا کرنا۔
- سوشل میڈیا: آن لائن بات چیت کی غیر رسمی اور متحرک زبان کو شامل کرنا۔
یہ کثیر جہتی نقطہ نظر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ Tradutor کو ایک ایسی لسانی بنیاد پر تربیت دی گئی ہے جو یورپی پرتگالی کی وسعت اور گہرائی کو درست طریقے سے ظاہر کرتی ہے جیسا کہ اسے مختلف سیاق و سباق میں استعمال کیا جاتا ہے۔
ایک سخت کیوریشن کا عمل: ڈیٹا کی سالمیت کو یقینی بنانا
PTradutor کی تخلیق میں ایک محتاط اور کثیر مرحلہ وار کیوریشن کا عمل شامل تھا۔ محققین نے یک زبانی یورپی پرتگالی متن کی ایک بڑی مقدار جمع کرکے شروعات کی۔ اس کے بعد ان متنوں کا انگریزی میں ترجمہ کیا گیا، Google Translate کی رسائی اور نسبتاً اعلیٰ معیار سے فائدہ اٹھاتے ہوئے۔ تاہم، کسی بھی خودکار ترجمے کے عمل میں خامیوں کے امکان کو تسلیم کرتے ہوئے، ٹیم نے سخت کوالٹی چیکس کا ایک سلسلہ نافذ کیا۔ یہ چیکس ڈیٹا کی سالمیت کو برقرار رکھنے اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے بہت اہم تھے کہ متوازی کارپس زیادہ سے زیادہ درست اور قابل اعتماد ہو۔
جیسا کہ انہوں نے کہا، “ہم کمیونٹی کو یورپی پرتگالی اور انگریزی کے لیے سب سے بڑا ٹرانسلیشن ڈیٹا سیٹ فراہم کرتے ہیں۔” یہ بیان نہ صرف ایک جدید ترین ٹرانسلیشن ماڈل تیار کرنے بلکہ وسیع تر تحقیقی برادری میں ایک قیمتی وسیلہ فراہم کرنے کے لیے ٹیم کے عزم کو اجاگر کرتا ہے۔
اوپن سورس LLMs کو فائن ٹیون کرنا: ایک طاقتور طریقہ
PTradutor ڈیٹا سیٹ کو اپنی بنیاد کے طور پر رکھتے ہوئے، محققین نے تین نمایاں اوپن سورس بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) کو فائن ٹیون کرنے کا کام شروع کیا:
- Google کا Gemma-2 2B: ایک طاقتور ماڈل جو اپنی کارکردگی اور کارکردگی کے لیے جانا جاتا ہے۔
- Microsoft کا Phi-3 mini: ایک چھوٹا لیکن حیرت انگیز طور پر قابل ماڈل، جو وسائل کی کمی والے ماحول کے لیے مثالی ہے۔
- Meta کا LLaMA-3 8B: ایک بڑا اور زیادہ پیچیدہ ماڈل، جو ممکنہ طور پر زیادہ درستگی پیش کرتا ہے۔
فائن ٹیوننگ کے عمل میں دو الگ الگ طریقے شامل تھے:
- مکمل ماڈل ٹریننگ: اس میں LLM کے تمام پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا شامل ہے، جس سے انگریزی سے یورپی پرتگالی میں ترجمہ کرنے کے مخصوص کام کے لیے زیادہ سے زیادہ موافقت کی اجازت ملتی ہے۔
- پیرامیٹر-ایفیشینٹ ٹیکنیکس (LoRA): Low-Rank Adaptation (LoRA) ایک زیادہ موثر طریقہ ہے جو ماڈل کے پیرامیٹرز کے ایک چھوٹے ذیلی سیٹ کو ایڈجسٹ کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ یہ تکنیک فائن ٹیوننگ کے لیے درکار کمپیوٹیشنل لاگت اور وقت کو کم کرتی ہے، جس سے یہ محدود وسائل والے محققین کے لیے خاص طور پر پرکشش ہے۔
یہ دوہرا نقطہ نظر کارکردگی اور کارکردگی کے درمیان تجارت کے موازنہ کی اجازت دیتا ہے، جو مستقبل کی تحقیق کے لیے قیمتی بصیرت فراہم کرتا ہے۔
متاثر کن کارکردگی: صنعت کے معیارات کو چیلنج کرنا
Tradutor کی ابتدائی تشخیص نے غیر معمولی طور پر امید افزا نتائج دیے ہیں۔ ماڈل بہت سے موجودہ اوپن سورس ٹرانسلیشن سسٹمز کو پیچھے چھوڑنے کی قابل ذکر صلاحیت کا مظاہرہ کرتا ہے۔ اس سے بھی زیادہ متاثر کن بات یہ ہے کہ یہ کارکردگی کی سطح حاصل کرتا ہے جو صنعت میں کچھ معروف کلوزڈ سورس، تجارتی طور پر دستیاب ماڈلز کے ساتھ مقابلہ کرنے کے قابل ہے۔
خاص طور پر، فائن ٹیونڈ LLaMA-3 8B ماڈل نمایاں ہے، جو موجودہ اوپن سورس سسٹمز کی کارکردگی سے بڑھ کر ہے اور Google Translate اور DeepL جیسے صنعت کے معیاری کلوزڈ سورس ماڈلز کے معیار تک پہنچ رہا ہے۔ یہ کامیابی تحقیقی ٹیم کے نقطہ نظر کی تاثیر اور PTradutor ڈیٹا سیٹ کے معیار کا ثبوت ہے۔
محققین اس بات پر زور دیتے ہیں کہ ان کا بنیادی مقصد ضروری نہیں کہ تجارتی ماڈلز کو پیچھے چھوڑنا تھا۔ اس کے بجائے، ان کی توجہ “چھوٹے لسانی ماڈلز کو مخصوص زبان کی اقسام کا ترجمہ کرنے کے لیے ڈھالنے کے لیے کمپیوٹیشنل طور پر موثر، موافقت پذیر، اور وسائل سے موثر طریقہ تجویز کرنے” پر تھی۔ حقیقت یہ ہے کہ Tradutor صنعت کے معروف ماڈلز کے مقابلے کے نتائج حاصل کرتا ہے، ان کے طریقہ کار کی صلاحیت کو اجاگر کرتے ہوئے، ایک “اہم کامیابی” ہے۔
یورپی پرتگالی سے آگے: ایک توسیع پذیر حل
جبکہ Tradutor کو خاص طور پر یورپی پرتگالی کے لیے ایک کیس اسٹڈی کے طور پر تیار کیا گیا تھا، محققین اپنے طریقہ کار کے وسیع تر اطلاق کو اجاگر کرتے ہیں۔ وہی تکنیک اور اصول آسانی سے دوسری زبانوں پر لاگو کیے جا سکتے ہیں جو مشین ٹرانسلیشن کے منظر نامے میں کم نمائندگی کے اسی طرح کے چیلنجوں کا سامنا کرتی ہیں۔ یہ توسیع پذیری اس منصوبے کی ایک اہم طاقت ہے، جو وسیع پیمانے پر زبانوں اور بولیوں کے لیے ترجمے کے معیار کو بہتر بنانے کا ایک ممکنہ راستہ پیش کرتی ہے۔
AI میں لسانی شمولیت کو فروغ دینا
PTradutor ڈیٹا سیٹ، اس کی نقل تیار کرنے کے لیے استعمال ہونے والا کوڈ، اور Tradutor ماڈل کو خود اوپن سورس بنا کر، تحقیقی ٹیم قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے وسیع تر میدان میں ایک اہم حصہ ڈال رہی ہے۔ ان کا مقصد زبان کی مختلف قسم کے مخصوص مشین ٹرانسلیشن (MT) میں مزید تحقیق اور ترقی کی حوصلہ افزائی کرنا ہے۔ اوپن سائنس اور تعاون کے لیے یہ عزم AI سے چلنے والے سسٹمز میں زیادہ لسانی شمولیت کو فروغ دینے کے لیے بہت ضروری ہے۔ ٹیم کا اختتامی بیان ان کے وژن کو سمیٹتا ہے: “ہمارا مقصد مزید تحقیق کی حمایت اور حوصلہ افزائی کرنا ہے، کم نمائندگی والی زبان کی اقسام کی نمائندگی میں ترقی کو فروغ دینا ہے۔” یہ بیان تحقیقی برادری کے لیے ایک کال ٹو ایکشن کے طور پر کام کرتا ہے، جس میں AI کے بہت سے سسٹمز میں موجود لسانی تعصبات کو دور کرنے کے لیے مسلسل کوششوں پر زور دیا جاتا ہے۔
تکنیکی پہلوؤں میں مزید گہرائی میں جانا
فائن ٹیوننگ کا عمل، Tradutor کی کامیابی کا ایک اہم عنصر، مزید جانچ پڑتال کا متقاضی ہے۔ محققین نے مکمل فائن ٹیوننگ اور پیرامیٹر-ایفیشینٹ فائن ٹیوننگ (PEFT) تکنیک، خاص طور پر LoRA کا ایک مجموعہ استعمال کیا۔ مکمل فائن ٹیوننگ، اگرچہ کمپیوٹیشنل طور پر انتہائی تیز ہے، ماڈل کو یورپی پرتگالی زبان کی مخصوص خصوصیات کے مطابق اپنے تمام پیرامیٹرز کو ڈھالنے کی اجازت دیتی ہے۔ یہ جامع موافقت ترجمے کے معیار میں نمایاں بہتری کا باعث بن سکتی ہے، خاص طور پر باریک اور پیچیدہ زبان کے ڈھانچے کے لیے۔
دوسری طرف، LoRA ایک زیادہ وسائل سے موثر متبادل پیش کرتا ہے۔ ماڈل کے پیرامیٹرز کے صرف ایک چھوٹے ذیلی سیٹ کو ڈھالنے پر توجہ مرکوز کرکے، LoRA کمپیوٹیشنل لاگت اور فائن ٹیوننگ کے لیے درکار وقت کو نمایاں طور پر کم کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر خاص طور پر ان محققین اور ڈویلپرز کے لیےقیمتی ہے جن کے پاس اعلیٰ کارکردگی والے کمپیوٹنگ وسائل تک رسائی نہیں ہوسکتی ہے۔ Tradutor پروجیکٹ میں LoRA کی کامیابی ظاہر کرتی ہے کہ اعلیٰ معیار کے ترجمے کے نتائج محدود کمپیوٹیشنل پاور کے ساتھ بھی حاصل کیے جا سکتے ہیں۔
LLMs کا انتخاب – Gemma-2 2B, Phi-3 mini, اور LLaMA-3 8B – بھی ایک اسٹریٹجک نقطہ نظر کی عکاسی کرتا ہے۔ Gemma-2 2B اپنی کارکردگی کے لیے جانا جاتا ہے، جو اسے محدود وسائل والے ماحول میں تعیناتی کے لیے موزوں بناتا ہے۔ Phi-3 mini، اپنے چھوٹے سائز کے باوجود، متاثر کن کارکردگی کا مظاہرہ کر چکا ہے، جو مخصوص کاموں کے لیے چھوٹے ماڈلز کی صلاحیت کو ظاہر کرتا ہے۔ LLaMA-3 8B، تینوں میں سب سے بڑا ہونے کے ناطے، زیادہ کمپیوٹیشنل لاگت پر، سب سے زیادہ درستگی کا امکان پیش کرتا ہے۔ تینوں ماڈلز کا جائزہ لے کر، محققین کارکردگی-کارکردگی کے تجارتی بندشوں کا ایک جامع تجزیہ فراہم کرتے ہیں، جو میدان میں مستقبل کی تحقیق اور ترقی کے لیے قیمتی رہنمائی پیش کرتے ہیں۔
متوازی کارپورا کی اہمیت
PTradutor ڈیٹا سیٹ، اپنی 1.7 ملین دستاویزات کے جوڑوں کے ساتھ، مشین ٹرانسلیشن میں بڑے، اعلیٰ معیار کے متوازی کارپورا کی اہمیت کا ثبوت ہے۔ ڈیٹا سیٹ کے ذریعے احاطہ کیے گئے ڈومینز کا تنوع – صحافت اور ادب سے لے کر قانونی دستاویزات اور سوشل میڈیا تک – اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ماڈل کو یورپی پرتگالی زبان کے استعمال کے نمائندہ نمونے پر تربیت دی گئی ہے۔ یہ وسیع کوریج وسیع پیمانے پر سیاق و سباق میں درست اور باریک بینی سے ترجمہ حاصل کرنے کے لیے بہت ضروری ہے۔
محتاط کیوریشن کا عمل، جس میں خودکار ترجمہ اور سخت کوالٹی چیکس دونوں شامل ہیں، ڈیٹا سیٹ کی وشوسنییتا کو مزید بڑھاتا ہے۔ محققین کا ڈیٹا کی سالمیت کے لیے عزم کیوریشن کے طریقہ کار کی ان کی تفصیلی وضاحت میں ظاہر ہے، جس میں غلطیوں کو کم کرنے اور متوازی متن کی درستگی کو یقینی بنانے کی اہمیت پر زور دیا گیا ہے۔
مستقبل کی سمتیں اور ممکنہ ایپلی کیشنز
Tradutor پروجیکٹ مستقبل کی تحقیق اور ترقی کے لیے دلچسپ راستے کھولتا ہے۔ محققین کے طریقہ کار کو دوسری کم نمائندگی والی زبانوں اور بولیوں پر لاگو کیا جا سکتا ہے، جو ممکنہ طور پر اعلیٰ معیار کے مشین ٹرانسلیشن سسٹمز کے ذریعے سپورٹ کی جانے والی زبانوں کی ایک اہم توسیع کا باعث بن سکتا ہے۔
انگریزی اور یورپی پرتگالی کے درمیان ترجمہ کرنے کی فوری درخواست سے ہٹ کر، Tradutor مختلف دیگر کاموں کے لیے ایک قیمتی ٹول کے طور پر بھی کام کر سکتا ہے، جیسے:
- کراس لسانی معلومات کی بازیافت: صارفین کو ایک زبان میں معلومات تلاش کرنے اور دوسری زبان میں متعلقہ دستاویزات بازیافت کرنے کے قابل بنانا۔
- مشین کی مدد سے زبان سیکھنا: سیکھنے والوں کو ان کے زبان کے حصول کے عمل میں مدد کے لیے درست اور سیاق و سباق کے مطابق ترجمے فراہم کرنا۔
- بین الثقافتی مواصلات: مختلف زبانیں بولنے والے افراد کے درمیان رابطے کو آسان بنانا، زیادہ افہام و تفہیم اور تعاون کو فروغ دینا۔
- جذبات کا تجزیہ: ماڈل کو جذبات کے تجزیہ کے کاموں کے لیے مزید تربیت دی جا سکتی ہے۔
پروجیکٹ کی اوپن سورس نوعیت مزید جدت اور تعاون کی حوصلہ افزائی کرتی ہے، جو AI سے چلنے والی ٹیکنالوجیز کے لیے ایک زیادہ جامع اور لسانی طور پر متنوع مستقبل کی راہ ہموار کرتی ہے۔ Tradutor پروجیکٹ صرف ایک تکنیکی کامیابی نہیں ہے۔ یہ لسانی تقسیم کو ختم کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے کی جانب ایک اہم قدم ہے کہ AI کے فوائد سب کے لیے قابل رسائی ہوں، قطع نظر اس کے کہ وہ کون سی زبان بولتے ہیں۔