Die obige Aussage stammt von Professor Vu Ha Van, wissenschaftlicher Direktor von VinBigdata, und wurde im Rahmen einer Diskussion mit Journalisten am Rande der kürzlich stattgefundenen ViGPT-Einführungsveranstaltung gemacht.
ViGPT benötigt Beiträge von technischen Experten und der Community.
Professor Vu Ha Van erklärte, dass große Unternehmen wie Google bei der Entwicklung umfangreicher Sprachmodelle Englisch oder Französisch als Hauptsprache wählen. Obwohl auch Vietnamesisch verfügbar ist, sind die Suchergebnisse im Vergleich zu anderen Sprachen relativ langsam. Daher sind die Antworten dieser großen Sprachmodelle auf vietnamesische Fragen teilweise unvollständig und ungenau.
VinBigdata hofft daher, dass ViGPT sie im Laufe der Zeit in der Genauigkeit bei Fragen zu Kultur, Geschichte, Geografie und anderen Merkmalen der vietnamesischen Bevölkerung übertreffen wird. Genau das wünschen sich die Entwickler des vietnamesischen Sprachmodells: Für zukünftige Fragen an Vietnamesen soll es eine bessere Vergleichsgrundlage bieten als Informationen aus anderen Ländern.
Der wissenschaftliche Leiter von VinBigdata analysierte beispielsweise eine Frage zur Geschichte von Truong Sa und Hoang Sa in einer politisch heiklen Phase. Es sei sehr schwierig zu garantieren, dass die Antworten von Google oder OpenAI nicht von der politischen Voreingenommenheit der Gründer oder der dahinterstehenden Unternehmen beeinflusst seien. In Vietnam gäbe es Alternativen, und es wäre ratsam, dieses Problem zu berücksichtigen.
„Unser Ziel beim Aufbau eines umfassenden Sprachmodells für Vietnamesen ist es, die bestmöglichen Antworten für Vietnamesen zu liefern. Wir können ihre Ziele nicht kennen“, erklärte Professor Vu Ha Van.
Professor Vu Ha Van räumt ein, dass ViGPT derzeit in vielen Bereichen nicht so gut ist wie ChatGPT oder Google Bard, da deren Investitionsaufwand und Implementierungszeit um ein Vielfaches höher sind. Er merkt jedoch an, dass ViGPT bei Fragen mit Vietnam-Bezug, wie beispielsweise „Wessen Flagge trägt die sechs goldenen Schriftzeichen?“, die Flagge von Tran Quoc Toan als die von Vietnam ausweist, während andere Antworten falsch sein könnten. Zukünftig könnte ViGPT bei komplexeren Fragen wie diesen durch das Feedback inländischer Nutzer noch besser werden.
„Wenn Nutzer nur kritisieren oder denken, dieses große Sprachmodell sei immer noch dumm, obwohl mein zehnjähriges Kind Fragen beantworten kann, die es selbst nicht weiß, oder wenn es Fangfragen stellt, um zu beweisen, dass wir schlauer sind als die KI – wir sind zwar schlauer als die KI –, aber das bringt uns nichts. Wir verbessern damit nicht das Produkt, sondern machen die Menschen, die es entwickeln, unglücklicher. Deshalb braucht VinBigdata die gemeinsame Unterstützung von Technikern und der Community. Wir brauchen die Mitarbeit der Vietnamesen, um das Produkt zu perfektionieren, damit es nicht nur ein einfaches Service-Tool ist, sondern auch der Stolz der Vietnamesen“, betonte Professor Vu Ha Van.
Bereit, das vietnamesische Sprachmodell zu unterstützen und zu begleiten
Im Gespräch mit VietNamNet erklärten Vertreter von Startups, die in Vietnam an KI arbeiten, dass sie bereit seien, das vietnamesische Sprachmodell von VinBigdata zu unterstützen und zu begleiten.
Herr Dinh Tran Tuan Linh, Technologiedirektor der Unikon Joint Stock Company, dem Betreiber der Plattform Aicontent.vn, erklärte, dass derzeit nur wenige asiatische Länder erfolgreich eigene große Sprachmodelle trainieren. China, Korea und Japan seien hierbei führend. Daher sei ViGPT ein wichtiges Signal für die vietnamesischen Bemühungen, in Kerntechnologien zu investieren. Laut Herrn Linh beginnt jede Reise mit den ersten Schritten. Als Pionier in der Anwendung von KI sei Unikon bereit, sich durch Beiträge, Tests, Feedback und den Einsatz von ViGPT in geeigneten Projekten zu beteiligen.
Unterdessen erklärte Dang Huu Son, Mitbegründer von Lovinbot, dass es für VinBigdata sehr positiv sei, auf das Feedback der Community und von Experten zu hören, um ein umfassendes Sprachmodell speziell für Vietnamesen zu entwickeln. Als Techniker gab Herr Dang Huu Son dem technischen Team von VinBigdata nach der Nutzung des Produkts ebenfalls Feedback.
Laut Herrn Dang Huu Son kann ein neu eingeführtes Produkt nicht sofort fertiggestellt werden und erhält auch nicht umgehend die volle Unterstützung der Community. Dies liegt daran, dass die Vietnamesen lange Zeit der Ansicht waren, Vietnam sei nicht in der Lage, diese Technologie selbst zu entwickeln, weshalb es Zeit braucht. Gleichzeitig benötigt VinBigdata konkrete Anweisungen, wie die Community das Produkt besser unterstützen und begleiten kann.
Herr Dang Huu Loc, Gründer der Mindmaid-Plattform, erklärte außerdem, dass derzeit nur sehr wenige Länder weltweit in der Lage sind, ein muttersprachliches Modell zu entwickeln. Selbst wohlhabende Länder mit starker Informationstechnologie wie Indien oder Länder mit einem höheren BIP als Vietnam wie Indonesien und der Nahe Osten können dies nicht einfach so erreichen, da es auch von den sprachlichen Gegebenheiten abhängt. Aus einer übergeordneten Perspektive betrachtet, besitzt Vietnam daher einen strategischen Vorteil beim Aufbau eines muttersprachlichen Modells, was den Vietnamesen im globalen Wettbewerb einen entscheidenden Vorteil verschafft.
Laut Herrn Dang Huu Loc ist jede Anstrengung zum Aufbau eines umfassenden vietnamesischen Sprachmodells wertvoll und sollte konstruktiv kommentiert werden, um das Modell kontinuierlich zu verbessern. Anstatt die Bemühungen inländischer Technologieunternehmen aufgrund aktueller Schwächen zu diskreditieren, sollten die Vietnamesen die Bedeutung umfassender Sprachtechnologien im KI-Zeitalter stärker in den Vordergrund rücken und sich stattdessen darauf konzentrieren, wie diese Technologien für sie selbst und die vietnamesische Wirtschaft einen Mehrwert schaffen können. Ein Vergleich des umfassenden vietnamesischen Sprachmodells mit den besten internationalen Modellen ist dabei kontraproduktiv. Da es sich bei umfassenden Sprachtechnologien um allgemeine KI-Technologien handelt, sind sie zwar für dieses Problem möglicherweise nicht optimal geeignet, aber durchaus für andere spezifische Anwendungsbereiche. Insbesondere bei Problemen im Zusammenhang mit dem Verstehen und Generieren vietnamesischer Texte bietet das umfassende vietnamesische Sprachmodell deutliche Vorteile.
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