Kétszáz óra alatt megtanítottak egy mesterséges intelligenciával működő rendszert magyarul beszélni
Habár közel 15 millióan beszélnek magyarul a világon, a számítógépes eszközöknél és fordítóprogramoknál nem mindig vehetjük igénybe anyanyelvünket.
Twenty20 
Ezt a problémát szerette volna elhárítani a Pécsi Tudományegyetem (PTE) Alkalmazott Adattudományi és Mesterséges Intelligencia-csapata, akik a Microsoft Azure mesterséges intelligencia és az ONNX Runtime megoldások alkalmazásával megépítették és betanították saját BERT-large modelljüket magyar nyelven, méghozzá kevesebb, mint 200 munkaóra és 1000 euró befektetésével – olvasható a Microsoft közleményében.
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 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.
“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 Dr. Feldmann Ádám, a PTE Adattudományi és AI csoport vezetője.
