今天小編分享的互聯網經驗：網易有道突破翻譯大模型，14B小參數垂類模型全量上線應用，歡迎閲讀。
圖片來自網易有道
3 月 10 日，钛媒體 APP 從網易有道獨家獲悉，有道翻譯大模型已經實現底層技術迭代，基于自主研發的子曰翻譯大模型 2.0，其中，14B 小參數垂類模型，實現了高水準的翻譯性能，現在已經全量上線。
14B 小參數垂類模型推出，意味着在訓練和推理時，AI 翻譯消耗的計算資源更少，部署的成本更低，更容易集成到現有系統和設備中，适合更多的實際場景。
钛媒體 APP 觀察到，搭載全新大模型的翻譯技術，已在有道詞典、有道翻譯及有道翻譯官内上線，提供标準模型和高級模型兩種不同參數的選擇，用户可直接切換使用。
與此同時，該大模型已經上線網易有道旗下智能硬體產品，有道詞典筆 X7 系列已更新為最新的翻譯大模型，其餘型号将陸續更新。
事實上，大語言模型的性能并非完全由參數量決定，很大程度上也依賴于數據質量、領網域适配性與算法優化的結合。
钛媒體 APP 了解到，網易有道之所以能夠實現 14B 小參數垂類模型，是因為，在數據層面，新的模型技術收集并清洗了高質量的翻譯語料數據，并由英語專業八級認證人員及職業譯員進行精細化人工标注，使得模型擁有海量的優質數據資源庫，增強其在多樣化翻譯場景的應對能力。
而在算法層面，有道以子曰大模型為基礎，進行了二次預訓練，打造了兼具專業性與針對性的翻譯基座大模型，結合大模型蒸餾技術、大模型融合技術和 Online DPO（在線直接偏好優化）技術等手段，避免了大模型的災難性遺忘等問題，并在運行效率、準确性、流暢性等翻譯性能上實現大幅提升。
最後是在評估層面，借助翻譯數據沉澱，有道研發了翻譯評估模型 Reward Model，為子曰翻譯大模型的性能評估，提供一個可靠的量化依據，以及完善的人工評估方案，多維度對模型的翻譯結果進行評估和分析。
垂類模型通過聚焦特定領網域，在特定任務的優化上，具備相對優勢。在垂直場景上，子曰翻譯大模型 2.0，在中英文互譯領網域有所突破，譯文的專業度和穩定性較前代版本均有提升。
此外，根據有道内部測評，新的翻譯模型在人文學科、商科、生活服務、醫療、科學等 19 個垂直領網域的多學科的專業性、準确性、語言慣例和風格等方面，展現出了相比之前更高的翻譯準确率和流暢度。
網易有道相關負責人對钛媒體 APP 表示，" 通用大模型比的是參數大和算力強，但翻譯靠參數堆不出專業度。當通用大模型競逐參數規模時，我們更相信垂類模型的未來價值，用專業的垂直應用真正解決專業場景的痛點，也是我們持續努力的方向。"
大模型技術浪潮之前，有道翻譯技術主要基于統計機器翻譯及神經網絡翻譯技術（NMT）。
截至目前，有道全系翻譯產品擁有超 10 億用户。Quest Mobile 數據顯示，網易有道詞典月活躍用户數已超過 1 億，自 2019 年起，已連續六年位居教育類工具領網域榜首。（本文獨家首發于钛媒體 APP，作者｜李程程）
