Chúng ta đang sống trong một thời đại độc nhất vô nhị, thời điểm mà mọi thứ đang thay đổi nhanh chóng nhờ có   . AI đang cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp trên thị trường. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về cách mô hình đa ngôn ngữ   vượt qua rào cản ngôn ngữ và hỗ trợ các công ty tiếp cận thị trường toàn cầu! AI của Cohere  Nhưng trước khi chúng ta đi sâu vào,   mời   xây dựng bằng các công nghệ AI mới nhất tại   của chúng tôi! lablab.ai bạn AI Hackathons  Các thách thức  Các vấn đề và hạn chế phát sinh khi con người và máy móc cố gắng giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên. Những rào cản này có thể xảy ra do sự khác biệt về hiểu biết ngôn ngữ, bối cảnh, sự mơ hồ và những hạn chế của các mô hình học máy hiện tại.  Hãy xem xét một ví dụ về một người muốn đặt bánh pizza:   Human: "I'm craving some pizza. Where's a good place to get one around here?" Machine: "You should try Joe's Pizzeria. It's amazing!"  Trong kịch bản này, con người thể hiện mong muốn ăn   và tìm kiếm lời giới thiệu về một địa điểm tốt để mua. Tuy nhiên, máy thiếu điểm chung với con người, nghĩa là nó không có kiến thức chung về khu vực địa phương, bao gồm cả sự sẵn có và chất lượng của các cơ sở bánh pizza. Do đó, máy sẽ phản hồi bằng một đề xuất chung chung, giả sử con người đang tìm kiếm một đề xuất chung.  bánh pizza  Việc thiếu điểm chung ngăn máy cung cấp thông tin được cá nhân hóa hoặc có liên quan theo ngữ cảnh. Lý tưởng nhất là một máy được trang bị dữ liệu dựa trên vị trí có liên quan, sở thích của người dùng hoặc quyền truy cập vào các bài đánh giá địa phương có thể đưa ra các đề xuất phù hợp hơn.  Việc thiết lập điểm chung giữa con người và máy móc đòi hỏi máy phải có khả năng tận dụng kiến thức được chia sẻ, sở thích của người dùng hoặc tài nguyên bên ngoài để cung cấp các phản hồi chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn.  Đây là lúc   xuất hiện. Mô hình đa ngôn ngữ của Cohere  Cách Cohen giải quyết những thách thức này  Đối với các nhóm làm việc với máy học, Mô hình nhúng đa ngôn ngữ của Cohere cung cấp một công cụ mạnh mẽ để tạo các ứng dụng phân tích văn bản. Nó cung cấp các nhúng hiệu suất cao và chính xác bằng tiếng Anh cũng như hơn 100 ngôn ngữ khác. Các tính năng chính của nó bao gồm:  Xây dựng khả năng tìm kiếm ngữ nghĩa bằng ngôn ngữ đàm thoại  Phân cụm các chủ đề tương tự và khám phá các xu hướng theo chủ đề trên toàn bộ nguồn văn bản  Xây dựng công cụ đề xuất để thu hút người dùng bằng nội dung phù hợp hơn  Chạy mô hình chủ đề, tìm kiếm ngữ nghĩa và đề xuất trên hơn 100 ngôn ngữ chỉ với một mô hình  Sự liên quan của các mô hình đa ngôn ngữ  Tạo điều kiện cho các cá nhân có nền tảng ngôn ngữ đa dạng vượt qua các rào cản ngôn ngữ sẽ thúc đẩy việc trao đổi kiến thức, ý tưởng và đổi mới. Ngược lại, điều này mở đường cho những tiến bộ nhanh chóng trong các lĩnh vực khác nhau như khoa học và công nghệ, đảm bảo quyền tiếp cận thông tin và cơ hội một cách công bằng cho mọi người trên toàn cầu. Họ đã sử dụng trong nhiều lĩnh vực:    Mô hình đa ngôn ngữ có thể giúp dịch văn bản hoặc lời nói giữa các ngôn ngữ khác nhau, giúp mọi người giao tiếp dễ dàng hơn. Họ cũng có thể hỗ trợ chuyển đổi ngôn ngữ theo thời gian thực trong các cuộc hội thoại. Biên dịch và Phiên dịch:    Mô hình này cho phép người dùng tìm kiếm thông tin bằng một ngôn ngữ và nhận được kết quả bằng nhiều ngôn ngữ, do đó, rào cản ngôn ngữ không hạn chế quyền truy cập thông tin. Tìm thông tin bằng các ngôn ngữ khác nhau:    Họ có thể tạo các bài báo, báo cáo hoặc bài đăng trên mạng xã hội bằng các ngôn ngữ khác nhau. Họ cũng có thể làm cho văn bản dài ngắn hơn và dễ hiểu hơn. Tạo và tóm tắt nội dung:    Mô hình đa ngôn ngữ giúp chatbot và trợ lý ảo có thể trợ giúp mọi người bằng các ngôn ngữ khác nhau, vì vậy, nhiều người hơn có thể hưởng lợi từ sự trợ giúp của họ. Chatbot và Trợ lý ảo bằng nhiều ngôn ngữ:    Mô hình này có thể hỗ trợ người học ngôn ngữ bằng cách cung cấp bản dịch, bài tập ngôn ngữ, trợ giúp từ vựng và sửa lỗi ngữ pháp, giúp việc học hiệu quả hơn cho những người học các ngôn ngữ khác nhau. Học ngôn ngữ:    Họ có thể phân tích cảm xúc và ý kiến được thể hiện bằng các ngôn ngữ khác nhau, giúp các tổ chức theo dõi danh tiếng, phản hồi của khách hàng và cảm xúc của công chúng trên phạm vi toàn cầu. Hiểu cảm xúc và xu hướng xã hội:    Nó có thể cải thiện hỗ trợ khách hàng bằng cách cho phép giao tiếp đa ngôn ngữ, giúp khách hàng và đại lý hỗ trợ hiểu nhau dễ dàng hơn. Hỗ trợ khách hàng tốt hơn bằng các ngôn ngữ khác nhau:    LLM có thể so sánh các khía cạnh văn hóa, cách diễn đạt và tình cảm giữa các ngôn ngữ, điều này rất hữu ích cho việc nghiên cứu các nền văn hóa khác nhau, phân tích thị trường và hiểu xu hướng toàn cầu. Phân tích đa văn hóa:    Mô hình này có thể dịch chính xác các tài liệu pháp lý và y tế, giúp các chuyên gia trong các lĩnh vực này dễ dàng truy cập thông tin quan trọng hơn. Bản dịch cho các lĩnh vực pháp lý và y tế:    , công ty hàng đầu thế giới về các giải pháp AI đáng tin cậy và công bằng dành cho doanh nghiệp, nhận được sự tin tưởng của nhiều thương hiệu đẳng cấp thế giới như   ,   và   . Những thương hiệu này tận dụng nền tảng       để tương tác một cách an toàn và có trách nhiệm với hàng triệu người tiêu dùng. Với LivePerson, những thương hiệu này tạo điều kiện thuận lợi cho hơn một tỷ tương tác trò chuyện mỗi tháng, từ đó tạo ra một tập dữ liệu khổng lồ và vô giá. Nền tảng   trang bị cho các doanh nghiệp các công cụ an toàn và khai thác tiềm năng của AI tổng quát và các mô hình ngôn ngữ lớn để thúc đẩy kết quả kinh doanh được cải thiện. LivePerson HSBC Chipotle Virgin Media Đám mây hội thoại của LivePerson của LivePerson  Tác động của các giải pháp đàm thoại   , được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn   , là rất lớn đối với các thương hiệu của khách hàng. Việc sử dụng LLM không chỉ dẫn đến tăng sự hài lòng của khách hàng và nhân viên mà còn cho phép các thương hiệu tự động hóa nhiều quy trình công việc hơn, giảm chi phí vận hành và tối ưu hóa phân bổ nguồn lực. Bằng cách tận dụng các giải pháp hội thoại do LLM hỗ trợ, các thương hiệu có thể chuyển hướng nhân viên của họ sang các nhiệm vụ có giá trị cao hơn, nâng cao hơn nữa hiệu quả và tối đa hóa lợi ích của các công nghệ do AI điều khiển.  của LivePerson của Cohere  Bản tóm tắt  Mô hình đa ngôn ngữ của Cohere giải quyết các thách thức về rào cản giao tiếp giữa con người và máy móc bằng cách cung cấp một công cụ mạnh mẽ cho các ứng dụng phân tích văn bản. Với các nhúng hiệu suất cao và chính xác có sẵn bằng tiếng Anh và hơn 100 ngôn ngữ khác,  Cohere cho phép các nhóm xây dựng khả năng tìm kiếm ngữ nghĩa, phân cụm các chủ đề tương tự và tạo công cụ đề xuất. Điều này cho phép các doanh nghiệp kết nối và thành công trên toàn thế giới bằng cách thu hút người dùng bằng nội dung có liên quan và cung cấp phản hồi phù hợp theo ngữ cảnh bằng nhiều ngôn ngữ.  Với Mô hình đa ngôn ngữ của Cohere, các doanh nghiệp có thể vượt qua rào cản ngôn ngữ và tiếp cận thị trường toàn cầu hiệu quả hơn.  Xin chân thành cảm ơn   vì đã viết bài viết này cho   💚 Shreya lablab.ai

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Build with AI!

Win $$$ on AI Hackathon 

Hire Me

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

Mô hình đa ngôn ngữ của Cohere đang giúp các doanh nghiệp kết nối và thành công trên toàn thế giới như thế nào

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

184 Stories To Learn About Psychology

178 Stories To Learn About Essay

94 Stories To Learn About John Locke

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

184 Stories To Learn About Psychology

178 Stories To Learn About Essay

94 Stories To Learn About John Locke

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps