செய்யறிவுத் திறனும் ( Artificial Intelligence AI) தமிழும் . . . ''உலகத் தாய்மொழி நாளையொட்டி'' நான் வலியுறுத்தும் ஒரு கருத்து

 செய்யறிவுத் திறனும் ( Artificial Intelligence AI) தமிழும் . . . ''உலகத் தாய்மொழி நாளையொட்டி'' நான் வலியுறுத்தும் ஒரு கருத்து . . . இதைப் படித்துவிட்டு நண்பர்கள் தங்கள் கருத்துக்களைக் கூறும்படி அன்புடன் வேண்டிக்கொள்கிறேன்!

-----------------------------------------------------------------------

செய்யறிவுத்திறன் மென்பொருள்கள் - குறிப்பாக, சேட் ஜிபிடி (Chat GPT) - ஆங்கிலத்திற்குச் சிறப்பாகப் பயன்படுகின்றன. ஆனால் தமிழ்மொழிக்குச் சிறப்பாகச் செயல்படவில்லையே? ஏன்?

இந்த வினாவைச் சேட் ஜிபிடி -க்கே முன்வைத்து, பதில் எதிர்பார்த்தேன். என்னைப் பொறுத்தவரையில் ஆங்கிலமொழிக்கான தரவுகள் (data / corpus) கோடியே கோடியே (trillions) கிடைத்துள்ளன; ஆனால் அத்துடன் ஆங்கிலமொழியின் நுட்பங்கள் (nuances) - குறிப்பாகப் பல்வேறுவகைப்பட்ட கருத்தாடல்கள் (discourses) அமைப்புக்கும் ஆங்கிலத் தொடர் அமைப்புக்கும் (Sentence structure - Syntax) இடையில் உள்ள பல்வேறு மொழிசார்ந்த நுட்பங்கள் - ஆங்கிலத்தரவுகளுடன் அளிக்கப்பட்டுள்ளன என்பதே என் கருத்து. செய்யறிவுத்திறன் அறிமுகமானபிறகு, மொழி இலக்கணம், மொழியியல் துறைகளுக்கே இனி வேலை இல்லை என்ற ஒரு கருத்து பலரிடம் நிலவுகிறது. அது தவறானது என்பதே எனது கருத்து.

இனிமேல்தான் அதிக முக்கியத்துவம் தமிழ் இலக்கணத்திற்கும் மொழியியலுக்கும் உள்ளது என்பதை இங்கு அழுத்தமாகப் பதிவுசெய்கிறேன்.

எனவே, தமிழ்மொழியின் இலக்கணம், தமிழ்க்கணினிமொழியியல் அடிப்படையான தமிழ் ஆய்வுகள் தேவை என்பதே எனது கருத்து. அதனடிப்படையில் சேட் ஜிபிடி-இடம் என் ஐயத்தை முன்வைத்தேன். அது அளித்துள்ள பதில் எனது கருத்துக்கு வலு சேர்ப்பதாகவே அமைந்துள்ளது. அந்தப் பதிலை அப்படியே கீழே தருகிறேன். நண்பர்கள் படித்துக்கொள்ளலாம்.

Improving Chat GPT’s Tamil capabilities requires a concerted effort involving several key areas:

1. High-Quality Training Data:

o Curated Text Corpora: Collecting diverse and high-quality text data in Tamil is crucial. This includes books, articles, websites, and other written content.

o Domain-Specific Data: Incorporating domain-specific texts (e.g., legal, medical, scientific) ensures better performance across various contexts.

2. Linguistic Annotation:

o Part-of-Speech Tagging: Annotating words with their grammatical roles (nouns, verbs, adjectives) helps the model understand sentence structures.

o Named Entity Recognition: Identifying entities (names, locations, dates) aids in context comprehension.

3. Fine-Tuning and Adaptation:

o Tamil-Specific Fine-Tuning: Iteratively fine-tune ChatGPT using Tamil data. This process adapts the model to Tamil linguistic nuances.

o User Feedback Loop: Encourage users to provide feedback on model outputs to refine its performance.

4. Lexical Resources:

o Word Embeddings: Creating word embeddings (vector representations) for Tamil words enhances semantic understanding.

o Tamil WordNet: Developing a resource similar to WordNet for Tamil helps capture word meanings and relationships.

5. Grammatical Rules and Patterns:

o Syntax Rules: Explicitly encoding Tamil syntax (sentence structure, verb conjugations) aids in generating grammatically correct sentences.

o Morphological Rules: Understanding Tamil morphemes (prefixes, suffixes) improves word formation.

6. Semantic Understanding:

o Semantic Role Labeling: Identifying roles (agent, patient, location) in sentences improves comprehension.

o Word Sense Disambiguation: Resolving word ambiguities based on context enhances accuracy.

7. Cultural Context and Idioms:

o Cultural Sensitivity: Incorporate knowledge of Tamil culture, customs, and idiomatic expressions.

o Proverbs and Sayings: Recognizing common proverbs and idioms enriches language generation.

8. Multimodal Data:

o Speech Data: Collecting spoken Tamil data allows for speech-to-text and text-to-speech capabilities.

o Visual Context: Integrating image descriptions or visual cues enhances context-aware responses.

9. Collaboration and Community Involvement:

o Research Community: Collaborate with linguists, NLP researchers, and Tamil language experts.

o Open Source Contributions: Encourage contributions to open-source Tamil NLP tools and resources.

10. Ethical Considerations:

o Bias Mitigation: Ensure fairness and avoid biases in model outputs.

o Privacy and Security: Safeguard user data and respect privacy.

Remember that improving Chat GPT’s Tamil involves a holistic approach, combining linguistic expertise, data availability, and community efforts.