Viện Công nghệ Thông tin (Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam) đã thành công trong việc ứng dụng Phần mềm dịch ngôn ngữ "Made in Viet Nam" có chất lượng cao, bước đầu dịch văn bản đa ngữ giữa tiếng Việt với các ngôn ngữ: Khmer, Lào, Thái Lan, Malaysia, Indonesia.
Phần mềm dịch ngôn ngữ lấy tiếng Việt làm trung tâm
Xuất phát từ việc muốn cho ra đời một sản phẩm "made in Viet Nam", có thể được sử dụng thông dụng với nhiều tiện ích, thậm chí có thể thay thế các sản phẩm dịch tự động nước ngoài, nhóm nghiên cứu thuộc Viện Công nghệ thông tin (Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam) gồm nhiều chuyên gia như: PGS.TS Nguyễn Việt Anh, ThS Đào Quang Toàn, ThS Bùi Minh Thành, ThS Vũ Thị Nhạn, ThS Vũ Thị Lan Anh… đã chung tay nghiên cứu thành công sau gần 1 năm và cho ra đời Phần mềm dịch ngôn ngữ lấy tiếng Việt làm trung tâm, có khả năng dịch thuật hai chiều giữa tiếng Việt và các ngôn ngữ khác, trong đó, bước đầu nghiên cứu và ứng dụng thành công đối với các ngôn ngữ nghèo tài nguyên của khu vực Đông Nam Á với chất lượng tương đương với các sản phẩm dịch thuật thương mại nổi tiếng trên thế giới.
Thực tế hiện nay có nhiều sản phẩm dịch tự động được sử dụng phổ biến với chất lượng dịch rất tốt cho các câu đơn, tuy nhiên, việc dịch một đoạn văn bản dài hơn, có tham chiếu thực thể, ngữ cảnh giữa các câu làm ảnh hưởng tới chất lượng dịch, khiến nhiều câu dịch trở nên hài hước và có phần ngô nghê.
Ngoài ra, các sản phẩm dịch thuật thương mại cũng yêu cầu khách hàng trả tiền theo thời gian sử dụng hoặc số lượng câu dịch. Bên cạnh đó, các hệ thống này không có chất lượng dịch tốt đồng đều cho tất cả các cặp ngôn ngữ đặc biệt là các ngôn ngữ nghèo tài nguyên như tiếng dân tộc thiểu số của Việt Nam hoặc các ngôn ngữ hiếm như tiếng Lào, Khmer…
 |
| Nhóm tác giả phần mềm (Ảnh:NVCC) |
Một vấn đề nữa của các hệ thống dịch tự động được sử dụng phổ biến hiện nay là khả năng thích ứng miền chuyên biệt (domain-specific), nghĩa là, chúng có thể dịch tốt cho miền ngôn ngữ chung, phổ thông phục vụ đại chúng (general public) nhưng chất lượng dịch rất kém trong các miền ngôn ngữ mang tính chuyên môn như y tế, luật pháp, an ninh…
Để khắc phục các tồn tại nói trên, nhóm nghiên cứu của Viện Công nghệ thông tin đã phát triển hệ thống dịch thuật lấy tiếng Việt làm trung tâm - một Phần mềm dịch ngôn ngữ có khả năng dịch hai chiều sang các ngôn ngữ nghèo tài nguyên với chất lượng được người sử dụng đánh giá tốt. Qua quá trình nghiên cứu đưa vào thực tiễn, Phần mềm dịch ngôn ngữ "made in Viet Nam" này có chất lượng luôn tương đương hoặc cao hơn một số hệ thống dịch tự động được sử dụng phổ biến hiện nay đối với cùng văn bản. Ngoài ra, ưu điểm của phần mềm này không hạn chế độ dài của văn bản.
Tự động dịch thuật với nhiều định dạng
Theo PGS.TS Nguyễn Việt Anh – thành viên nhóm nghiên cứu Phần mềm dịch ngôn ngữ của Viện Công nghệ thông tin, trong giai đoạn 2022-2023, để tập trung vào một số dự án với đối tác nước ngoài, hệ thống Phần mềm dịch ngôn ngữ của Viện Công nghệ thông tin tập trung vào triển khai kỹ thuật mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs) vào việc ưu tiên các cặp ngôn ngữ: Việt - Khmer và Khmer - Việt; Việt - Lào và Lào - Việt; Việt - Thái Lan và Thái Lan - Việt; Việt - Indonesia và Indonesia - Việt: Việt - Malaysia và Malaysia - Việt; Việt - Myanmar và Myanmar - Việt.
 |
| Phần mềm tự động dịch thuật với nhiều định dạng |
Cũng theo PGS.TS Nguyễn Việt Anh, ngay cả với ngôn ngữ tiếng Anh, hệ thống Phần mềm dịch ngôn ngữ này đảm bảo chất lượng gần tương đương với hệ thống dịch tự động khác đang được sử dụng phổ biến hiện nay.
Nhóm nghiên cứu cũng cho biết, hệ thống Phần mềm dịch ngôn ngữ được nghiên cứu phát triển dựa trên các tiến bộ mới nhất hiện nay trên thế giới trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên nói chung và dịch máy nói riêng. Các ngôn ngữ như tiếng Lào, tiếng Thái và tiếng Khmer mang lại những thách thức rất lớn khi xây dựng mô hình dịch máy, không chỉ vì sự khan hiếm của dữ liệu song ngữ mà còn vì những ngôn ngữ này rất phong phú về mặt hình thái, thiếu sự phân tách từ, phân tách câu và tính đa nghĩa.
Dẫn chứng trong quá trình nghiên cứu Phần mềm dịch ngôn ngữ, nhóm các tác giả đã gặp vô vàn khó khăn, đơn cử như dịch tiếng Thái sang tiếng Việt thì dễ hiểu nhưng tiếng Việt sang tiếng Thái thì vấp phải không ít trở ngại. Các chuyên gia lại phải dùng biện pháp "check chéo" để tìm đáp án chuẩn nhất. Hay ví dụ khi dịch tên riêng của người thì thuật toán dùng theo dạng thống kê và tìm ra tên một người Việt gần nhất để gắn vào, kết quả nhiều khi rất ngô nghê, lỗi, sai, khiến nhóm tác giả vốn toàn chuyên gia công nghệ mất nhiều tâm sức để xử lý.
Qua đó, mô hình Phần mềm dịch ngôn ngữ của Viện Công nghệ thông tin đã "học" được cách "thích ứng" với tất cả những đặc điểm đặc biệt này của các ngôn ngữ nói trên, cho phép nhanh chóng bổ sung các ngôn ngữ khác khi cần với chất lượng dịch tương đương các sản phẩm tiên tiến của nước ngoài hiện nay.
Nhóm nghiên cứu tự hào với điểm đặc biệt là phần mềm dịch đa ngữ này chạy riêng (on premise): lưu trữ dữ liệu tại chỗ, không phải sử dụng API của hãng cung cấp dịch vụ, đảm bảo an ninh, an toàn và không lộ lọt thông tin cho bên thứ ba.
Cùng với đó, các mô hình dịch máy được huấn luyện trên hệ thống máy chủ Nvidia DGX A100 tại Viện Công nghệ thông tin có cấu hình tiên tiến bậc nhất ở nước ta hiện nay.
Được biết, đây cũng là hệ thống máy chủ vẫn còn đang thuộc hàng "hiếm" tại Việt Nam, hiện chỉ có một vài đơn vị, doanh nghiệp trên cả nước sở hữu để từ đó triển khai ứng dụng AI vào phục vụ cuộc sống. Trong đó, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam (VAST) đang nghiên cứu phát triển hệ thống siêu tính toán với chip A100 của Nvidia để ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khoa học và công nghệ, y tế, giáo dục.
Phần mềm dễ dàng mở rộng ứng dụng sang các ngôn ngữ dân tộc thiểu số tại Việt Nam
PGS.TS Nguyễn Việt Anh cho biết, kiến trúc tổng thể hệ thống dịch máy dựa trên công nghệ Transformer hiện đại. Để có kết quả dịch chuẩn xác, nhóm nghiên cứu đã áp dụng rất nhiều kỹ thuật khác nhau để làm giàu bộ dữ liệu bao gồm kỹ thuật dịch ngược (back-translation), kỹ thuật xoay trục (pivoting) xung quanh một ngôn ngữ phổ biến, kỹ thuật học chuyển giao…
Một kỹ thuật rất tiên tiến khác nữa cũng được áp dụng để cải thiện chất lượng dịch. Cụ thể, mô hình được huấn luyện đồng thời cho nhiều cặp ngôn ngữ. Các ngôn ngữ giàu tài nguyên được huấn luyện trước, sau đó "tri thức" ngôn ngữ sẽ được chuyển giao cho các ngôn ngữ nghèo tài nguyên, giúp cải tiến hiệu suất của mô hình dịch cho các ngôn ngữ này.
PGS.TS Nguyễn Việt Anh chia sẻ: Mô hình dịch được xây dựng dựa trên mô hình Pre-trained thường có kích thước rất lớn, do đó yêu cầu nhiều về tài nguyên tính toán như bộ nhớ RAM, các bộ vi xử lý CPU và chip GPU phục vụ tính toán AI/ML khi triển khai thực tế. Ví dụ: ChatGPT sử dụng GPT-3.5 hiện nay của OpenAI có khoảng 175 tỷ tham số.
Tuy nhiên, hệ thống dịch ngôn ngữ này của Viện Công nghệ thông tin khoảng 40 tỷ tham số. Mô hình dịch ngôn ngữ có qui mô rất lớn có thể ảnh hưởng tới tốc độ thực thi mô hình (execution) trên môi trường có năng lực tính toán hạn chế. Do vậy, việc tối ưu mô hình thông qua một số kỹ thuật như lượng tử hóa trong số (weights quantization), dung hòa các lớp nút mạng nơ-ron trong mô hình (layers fusion), sắp xếp thứ tự xử lý các thành phần của câu đầu vào (batch reordering),… để tăng tốc độ thực thi và giảm bộ nhớ sử dụng trên CPU và GPU.
