gramaticales o incoherencias. Meta ha puntualizado que otra gran dificultad es optimizar un modelo único para que funciona con distintos idiomas sin que eso perjudique o comprometa la traducción. Además, ha señalado que estos modelos de traducción producen errores difíciles de identificar y, al existir menos conjuntos de datos para lenguas con menos recursos, es complejo probarlos y mejorarlos. A fin de solucionar estas dificultades, trabajó inicialmente en el modelo de traducción a 100 idiomas M2M - 100, que impulsó la creación de nuevos métodos para recabar datos y mejorar los resultados. Para poder llegar a los 200 idiomas que recoge NLLB - 200, Meta AI tuvo que enfocarse principalmente en tres aspectos : la ampliación de los recursos de entrenamiento disponibles, el ajuste del tamaño del modelo sin renunciar al rendimiento y las herramientas de mitigación y evaluación para 200 idiomas. En primer lugar, la compañía ha señalado que, para recopilar textos paralelos para las traducciones más precisos en otros idiomas, ha mejorado su herramienta de representacions de oraciones agnósticas del lenguaje ( LASER ). de transferencia'zero - shot '. En concreto, la nueva versión de LASER utiliza un modelo Transformer entrenado con supervisión automática. Además, la compañía ha anunciado que ha mejorado el rendimiento utilizando un modelo basado en el aprendizaje profesor alumno y creando codificadores específicos para cada grupo de idiomas. Asimismo, para crear formas gramaticales concretas y correctas, ha desarrollado listas de toxicidad para los 200 idiomas y las ha utilizado para evaluar y filtrar errores a fin de reducir el riesgo de la llamada'toxicidad por alucinaciones '. Esto ocurre cuando el sistema introduce, de manera errónea, contenido problemático durante las traducciones. Por otra parte, la compañía ha reconocido que aún quedan " grandes retos por delante " para ampliar el modelo de 100 a 200 idiomas " y se ha centrado especialmente en tres aspectos : regularización y aprendizaje curricular, aprendizaje de supervisión automática y diversificación de la retrotraducción ( esto es, volver a traducir lo precisamente traducido al idioma de origen ). Finalmente, se ha presentado FLORES - 200, un conjunto de datos de evaluación que permite a los investigadores