Компания Google выпустила три версии ИИ-модели TranslateGemma для обеспечения перевода на десятки языков на портативных и мобильных устройствах. Версия алгоритма с 4 млрд параметров оптимизирована для работы на мобильных устройствах, вариант с 12 млрд параметров предназначен для использования в потребительских ноутбуках, а версия с 27 млрд параметров — в облачных серверах, работающих на базе одного графического ускорителя H100 или тензорном процессоре.
Итоги 2025 года: программное обеспечение
Итоги 2025 года: игровые видеокарты
Итоги 2025 года: интернет-индустрия
Итоги 2025 года: компьютер месяца
Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше
Итоги 2025 года: смартфоны
Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года
Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма
Лучшие игры 2025 года: выбор читателей и редакции
Итоги 2025 года: процессоры для ПК
Лучшие ИИ-сервисы и приложения 2025 года: боты одолевают
Самые ожидаемые игры 2026 года
Итоги 2025 года: носимые устройства
Google протестировала новые алгоритмы на платформе MetricX, которая позволяет отслеживать ошибки при переводе (чем ниже балл, тем лучше). Модель TranslateGemma с 12 млрд параметров набрала 3,6 балла, превзойдя результат базовой версии Gemma 3 с 27 млрд параметров, которая в этом тесте набрала 4,04 балла. По сравнению с версией Gemma 3 на 12 млрд параметров, набравшей на MetricX 4,86 балла, уровень ошибок снизился примерно на 26 %. Существенные улучшения в плане качества перевода наблюдаются для всех 55 протестированных языковых пар, включая не самые популярные языки. Так количество ошибок при переводе с английского на исландский снизилось на 30 %, а на суахили — на 25 %.
Двухэтапное обучение алгоритмов позволяет переносить знания Gemini в более компактные модели. На первом этапе алгоритмы обучаются на параллельных данных — как переведённых людьми, так и сгенерированных другими нейросетями. На втором этапе качество перевода оптимизируется за счёт обучения с подкреплением, когда несколько нейросетей автоматической оценки проверяют данные без необходимости использования эталонных переводов от человека. Отдельная модель оценивает, насколько естественно звучит полученный перевод.
Чтобы сохранить универсальность моделей, несмотря на их специализацию, 30 % обучающей выборки составили общие данные. Это означает, что модели TranslateGemma могут работать подобно привычным чат-ботам. Оценка профессиональными переводчиками в целом подтвердила улучшения, за одним исключением: в переводах с японского на английский было отмечено ухудшение качества, которое Google связывает с ошибками при обработке имён собственных.
Все три ИИ-модели сохранили мультимодальные возможности Gemma 3. Они могут переводить текст с изображений, даже без дополнительного обучения. Тесты в бенчмарке Vistra показали, что улучшения в переводе текста распространяются и на перевод с изображений. Для достижения оптимального результата Google рекомендует использовать промпты, указывающие модели на то, что она должна действовать как «профессиональный переводчик», учитывающий разные культурные нюансы. Все три новые модели TranslateGemma доступны на платформах Kaggle и Hugging Face.
Добавить комментарий