機械翻訳の分野において、従来の高性能モデルはしばしば2つの主要な課題に直面しています。主流言語の場合、クローズドソースの商用モデルは優れた結果をもたらしますが、実装コストが高く、モデルパラメータは数百億に達することが多く、膨大な計算能力を必要とし、携帯電話などのコンシューマーデバイスへの導入が困難です。一方、データが少ないあまり一般的ではない言語や、専門用語や文化特有の表現を含むテキストの場合、モデルの翻訳品質は低く、錯覚や意味的バイアスが生じやすくなります。そのため、ユーザーは高品質で高コストなクラウドサービスと、日常的な使用やモバイル環境ではあまり効果のないローカライズされた軽量ソリューションのどちらを選ぶか、選択に苦労しています。

これに基づいて、Tencent の Hunyuan チームは最近、新しい翻訳モデル HY-MT1.5 を正式にオープンソース化しました。このオープンソース リリースには、パラメータ サイズが異なる 2 つのバージョンが含まれています。モバイル デバイス専用に設計された Tencent-HY-MT1.5-1.8B と、高パフォーマンス シナリオ向けの Tencent-HY-MT1.5-7B です。33 の言語間の相互翻訳と、5 つの中国の少数言語・方言と中国語間の相互翻訳をサポートします。中国語、英語、日本語などの一般的な言語に加えて、チェコ語やアイスランド語などのあまり一般的ではない言語もいくつかカバーしています。

* HY-MT1.5-1.8B:

量子化後、このモデルは約1GBのメモリでモバイルデバイス上でスムーズに動作し、オフラインでのリアルタイム翻訳をサポートします。このモデルは優れた効率性を示し、50トークンを平均わずか0.18秒で処理します。Flores200などの信頼性の高いテストセットでは、中規模のオープンソースモデルや主流の商用APIを総合的に上回り、トップクラスのクローズドソースモデルの90パーセンタイルレベルに達しています。

* HY-MT1.5-7B:

このモデルは、テンセントがWMT25国際翻訳コンテストで30言語部門で優勝したモデルのアップグレード版です。翻訳精度の向上に重点を置き、翻訳における無関係な注釈や言語の混在といった問題を大幅に軽減します。

HY-MT1.5の革新性は、具体的には「軽量な導入」と「高精度な翻訳」という矛盾を効果的に解決する独自の技術ソリューションにあります。HY-MT1.5は「On-Policy Distillation」戦略を採用しており、より高性能な7Bモデルが「教師」として機能し、18Bの「生徒」モデルを学習中にリアルタイムで指導することで、予測バイアスを修正します。これにより、小型モデルは単なる記憶ではなく、自らの誤りから学習することができます。これにより、小型モデルでありながら、そのサイズを超えた翻訳能力を実現することが可能になります。

「HY-MT1.5-1.8B：多言語ニューラル機械翻訳モデル」が、HyperAIウェブサイト（hyper.ai）のチュートリアルセクションで公開されました。ぜひその超高速翻訳機能を体験してください！

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オンラインで実行:https://go.hyper.ai/I0pdR

デモの実行

1. hyper.aiのホームページにアクセス後、「HY-MT1.5-1.8B: 多言語ニューラル機械翻訳モデル」を選択するか、「チュートリアル」ページから選択します。ページがリダイレクトされたら、「このチュートリアルをオンラインで実行」をクリックします。

2. ページがジャンプしたら、右上隅の「クローン」をクリックしてチュートリアルを独自のコンテナにクローンします。

注：ページの右上で言語を切り替えることができます。現在、中国語と英語が利用可能です。このチュートリアルでは英語で手順を説明します。

3. 「NVIDIA GeForce RTX 5090」と「PyTorch」のイメージを選択し、必要に応じて「Pay As You Go」または「Daily Plan/Weekly Plan/Monthly Plan」を選択し、「ジョブ実行を続行」をクリックします。

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4. リソースが割り当てられるのを待ちます。ステータスが「実行中」に変わったら、「ワークスペースを開く」をクリックしてJupyterワークスペースに入ります。

効果実証

ページがリダイレクトされたら、左側の README ページをクリックし、上部の [実行] をクリックします。

プロセスが完了したら、右側の API アドレスをクリックしてデモ ページに移動します。

以上が今回HyperAIがおすすめするチュートリアルです。ぜひ皆さんも体験してみてください！

チュートリアルのリンク:https://go.hyper.ai/I0pdR