Некоторые плюсы использования многоязычных моделей AI для текстового синтеза:

• Улучшение пользовательского опыта и доступности. 3 Модели, обученные на многоязычных текстовых данных ИИ, позволяют доставлять контент и сообщения на нескольких языках. 3 Это создаёт более гостеприимный и интересный опыт для пользователей по всему миру. 3
• Достижение глобального конкурентного преимущества. 3 Для компаний, стремящихся к глобальному расширению, использование многоязычных наборов данных ИИ для обучения моделей является стратегическим подходом. 3
• Смягчение предвзятости и учёт культурной чувствительности. 3 Многоязычные наборы данных ИИ представляют культурное разнообразие через специфические для языка нюансы, произношения, контекст и т. д.. 3 Это помогает ИИ формулировать соответствующие и чувствительные ответы. 3
• Открытие новых возможностей. 3 Обучение моделей машинного обучения на нескольких языках открывает ценные идеи, которые ранее были недоступны. 3 Это позволяет компаниям принимать обоснованные решения, специфичные для разных регионов. 3

Некоторые минусы использования многоязычных моделей AI для текстового синтеза:

• Сложность и дороговизна создания и поддержания работы сервисов обработки естественного языка. 1 Для этого нужна профессиональная IT-команда, а также большой объём вычислительных ресурсов. 1
• Потенциал создания вредоносного контента. 1 Обмануть модель можно с помощью взлома стандартных промт-запросов. 1
• Нет гарантий конфиденциальности персональных данных. 1 При использовании многоязычных моделей AI нет никаких гарантий конфиденциальности. 1
• Нарушение авторских прав. 1 Нейросеть не способна поделиться ссылками на источники информации и может выдавать пользователю защищённый авторским правом контент, сама того не понимая. 1