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Evaluating and Programming Intelligent Chatbots for Any Language

Descrizione del progetto

Chatbot intelligenti per tutte le lingue

I chatbot intelligenti (IC), come ChatGPT, hanno trasformato principalmente la generazione di contenuti in inglese, ma ci sono 7 099 lingue parlate a livello globale. La ricerca sulle lingue con poche risorse (LRL) è diversa da quella dei grandi laboratori, che si concentrano principalmente sulle prime 200 lingue. Il progetto EPICAL, finanziato dal CER, integrerà per la prima volta le nuove LRL nei circuiti integrati, realizzando sei progressi fondamentali. Tra questi, la produzione di un testo accurato e privo di informazioni errate, lo sviluppo di testi LRL interlinguistici, il miglioramento della rappresentazione LRL attraverso un rapido post-editing e la formazione. Il progetto sfrutta anche le somiglianze linguistiche tra lingue affini per una migliore modellazione, la valutazione della conoscenza IC delle LRL, il raggiungimento di un’elevata precisione nella traduzione delle LRL e l’avanzamento della tecnologia da testo a voce e del riconoscimento vocale automatico per le LRL. I risultati promuoveranno le lingue e le culture minoritarie nell’Europa multilingue.

Obiettivo

Intelligent chatbots (ICs) such as ChatGPT have revolutionized the generation of content for a few languages such as English, but there are 7099 currently spoken languages in the world. EPICAL will, for the first time, determine how to add new low resource languages (LRLs) to ICs. We will make six advances to revolutionize the capabilities of ICs, unifying different areas of research that are incorrectly studied separately. We will: 1) determine how to generate hallucination-free text using ICs, and how to enter a virtuous cycle where LRL text is created using cross-lingual knowledge from ICs and then quickly post-edited and trained upon, resulting in a better LRL representation in the IC. 2) develop more powerful encoding and language adaptation approaches which combine the benefits of fine-tuning and adapters, taking full advantage of linguistically related languages to model LRLs. 3) enable ICs to reason about their own LRL capabilities and determine what they know and do not know. 4) unify research on machine translation and ICs to obtain ICs which can translate to LRLs with state-of-the-art accuracy. 5) enable high quality text-to-speech and automatic speech recognition of LRLs with ICs, thereby unifying the research on low resource speech processing with research on LRL text processing. 6) develop a novel evaluation methodology including a robust method for automatically measuring fact hallucination. My research group is well-known for LRL research, which differs from large commercial labs focusing only on the top 200 languages. Our work is critical for a multilingual Europe which values the role of minority languages, culture and heritage. Our innovations will benefit natural language processing beyond text generation and machine translation and strongly impact other areas of machine learning research suffering from data bottlenecks.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-ADG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Contributo netto dell'UE
€ 2 498 200,00
Indirizzo
Arcisstrasse 21
80333 Muenchen
Germania
Regione
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 2 498 200,00

Beneficiari (1)