(untitled) (ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ, 2025)
Tabiiy tilga tegishli matnlarni aniq va sifatli tarjima qilish vazifasi tabiiy tilga ishlov berishning (NLP) o‘ta muhim vazifalaridan biri hisoblanadi. Mashinaviy o‘rganish yordamida aniq va tez amalga oshiriladigan avtomatlashtirilgan tarjima ko‘pincha mashinaviy o‘rganish va sun’iy intellekt fanlari hamjamiyatlarida katta qiziqish uyg‘otadi. Ushbu tadqiqot doirasida mashina tarjimasini amalga oshirish uchun o’zbek tilining mahalliy internet manbaalaridan, kitob, darslik va ilmiy ishlardan yig’ilgan matnlarning parallel korpusi yordamida Generative Pretrained Transformer (GPT) modellaridan foydalanishni ko‘rib chiqamiz. Biz Hugging Face katta til modellari (LLM) ro’yxatidagi o’zbek tili uchun o’qitilgan 2 xil modelni qayta sozlash orqali mashina tarjimasini amalga oshirish va ularning turli xil metrikalar bo’yicha tarjima sifatining baholarini qiyosiy tahlil qilamiz. Tanlangan modellarni sozlash Google colab muhitida A100 Grafikani qayta ishlash bloki (GPU) yordamida amalga oshirilgan.