Ачарья 2.0: Инструктор по самообразованию на хинди

arXiv: 2610.25192v1 Annualce Type: New Extraview: Текстопроцессорная обработка имеет решающее значение для низкоресурсных языков, поскольку она позволяет разрабатывать инструменты и технологии, позволяющие преодолеть цифровой разрыв и обеспечить справедливый доступ к информации и услугам. Укрепив низкоресурсные языки с помощью надежной обработки текстов, мы можем сохранить языковое разнообразие, улучшить образование, улучшить коммуникацию и содействовать инклюзивности в быстро оцифровывающемся мире. Из-за отсутствия достаточного количества аннотированных наборов данных и ресурсов, необходимых для гипотетической деятельности, сложно разработать точные и надежные языковые технологии для этих низкоресурсных языков. Большие языковые модели (МОД) привлекли к себе большое внимание с точки зрения их эффективности и ценности, которую они производят. Однако при постоянно меняющемся языке адаптация МЛМ к конкретной задаче требует много времени и ресурсов. Таким образом, Retrieval-Aughdenera-tion (RAG) преодолел это ограничение путем расширения МЛМ внешними знаниями и тем самым не смог