Im Bereich der maschinellen Übersetzung stehen traditionelle Hochleistungsmodelle oft vor zwei zentralen Herausforderungen. Für gängige Sprachen liefern proprietäre kommerzielle Modelle zwar hervorragende Ergebnisse, sind aber kostspielig in der Implementierung. Die Modellparameter erreichen oft mehrere zehn Milliarden, was einen erheblichen Rechenaufwand erfordert und die Nutzung auf Endgeräten wie Mobiltelefonen erschwert. Bei weniger verbreiteten Sprachen mit geringer Datenbasis und Texten mit Fachterminologie und kulturspezifischen Ausdrücken ist die Übersetzungsqualität von Modellen hingegen oft mangelhaft und anfällig für Fehlinterpretationen oder semantische Verzerrungen. Dies führt dazu, dass Nutzer zwischen hochwertigen, aber teuren Cloud-Diensten und lokalisierten, ressourcenschonenden Lösungen wählen müssen, die im Alltag und auf mobilen Geräten weniger effektiv sind.

Auf dieser GrundlageDas Hunyuan-Team von Tencent hat kürzlich sein neues Übersetzungsmodell HY-MT1.5 offiziell als Open Source veröffentlicht.Diese Open-Source-Version enthält zwei Versionen mit unterschiedlichen Parametergrößen: Tencent-HY-MT1.5-1.8B, speziell für mobile Geräte entwickelt, und Tencent-HY-MT1.5-7B, ausgelegt auf Hochleistungsszenarien.Es unterstützt die gegenseitige Übersetzung zwischen 33 Sprachen sowie zwischen 5 chinesischen Minderheitensprachen/Dialekten und Mandarin-Chinesisch.Neben gängigen Sprachen wie Chinesisch, Englisch und Japanisch umfasst es auch einige weniger verbreitete Sprachen wie Tschechisch und Isländisch.

* HY-MT1.5-1.8B:

Nach der Quantisierung benötigt das Modell nur etwa 1 GB Arbeitsspeicher, um auf Mobilgeräten flüssig zu laufen, und unterstützt Offline-Echtzeitübersetzung. Es zeichnet sich durch herausragende Effizienz aus und verarbeitet 50 Token in durchschnittlich nur 0,18 Sekunden. Auf maßgeblichen Testdatensätzen wie Flores200 übertrifft es mittelgroße Open-Source-Modelle und gängige kommerzielle APIs deutlich und erreicht das 90. Perzentil führender proprietärer Modelle.

* HY-MT1.5-7B:

Dieses Modell ist eine verbesserte Version desjenigen, mit dem Tencent zuvor 30 Sprachmeisterschaften im internationalen Übersetzungswettbewerb WMT25 gewonnen hat. Es konzentriert sich auf die Verbesserung der Übersetzungsgenauigkeit und reduziert das Problem irrelevanter Annotationen oder Sprachvermischung in der Übersetzung deutlich.

Die Innovation von HY-MT1.5 liegt insbesondere in seiner einzigartigen technischen Lösung, die den Widerspruch zwischen ressourcenschonender Bereitstellung und hochpräziser Übersetzung effektiv auflöst. Es nutzt eine „On-Policy Distillation“-Strategie, bei der ein leistungsstärkeres 7-Milliarden-Modell als „Lehrer“ fungiert und ein 1,8-Milliarden-Modell als „Schüler“ während des Trainings in Echtzeit anleitet, um Vorhersagefehler zu korrigieren. Dadurch lernt das kleinere Modell aus seinen Fehlern, anstatt sie einfach nur auswendig zu lernen. Dies ermöglicht es dem kleineren Modell, Übersetzungsfähigkeiten zu erreichen, die seine eigene Größe übertreffen.

Das „HY-MT1.5-1.8B: Multilingual Neural Machine Translation Model“ ist jetzt im Tutorial-Bereich der HyperAI-Website (hyper.ai) verfügbar. Überzeugen Sie sich selbst von seinen blitzschnellen Übersetzungsfunktionen!

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Online ausführen:https://go.hyper.ai/I0pdR

Demolauf

1. Nachdem Sie die Startseite von hyper.ai aufgerufen haben, wählen Sie „HY-MT1.5-1.8B: Multilingual Neural Machine Translation Model“ aus oder wählen Sie es auf der Seite „Tutorials“ aus. Klicken Sie nach der Weiterleitung auf „Dieses Tutorial online ausführen“.

2. Klicken Sie nach dem Seitensprung oben rechts auf „Klonen“, um das Tutorial in Ihren eigenen Container zu klonen.

Hinweis: Sie können die Sprache oben rechts auf der Seite ändern. Derzeit sind Chinesisch und Englisch verfügbar. Dieses Tutorial zeigt die Schritte auf Englisch.

3. Wählen Sie die Images „NVIDIA GeForce RTX 5090“ und „PyTorch“ aus und wählen Sie je nach Bedarf „Pay As You Go“ oder „Tagesplan/Wochenplan/Monatsplan“. Klicken Sie anschließend auf „Auftragsausführung fortsetzen“.

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4. Warten Sie, bis die Ressourcen zugewiesen wurden. Sobald sich der Status auf „Wird ausgeführt“ ändert, klicken Sie auf „Arbeitsbereich öffnen“, um den Jupyter-Arbeitsbereich zu betreten.

Effektdemonstration

Nachdem die Seite weitergeleitet wurde, klicken Sie links auf die README-Seite und anschließend oben auf Ausführen.

Sobald der Vorgang abgeschlossen ist, klicken Sie auf die API-Adresse rechts, um zur Demoseite zu gelangen.

Das Obige ist das diesmal von HyperAI empfohlene Tutorial. Jeder ist herzlich eingeladen, vorbeizukommen und es auszuprobieren!

Link zum Tutorial:https://go.hyper.ai/I0pdR