今天小编分享的互联网经验：网易有道突破翻译大模型，14B小参数垂类模型全量上线应用，欢迎阅读。
图片来自网易有道
3 月 10 日，钛媒体 APP 从网易有道独家获悉，有道翻译大模型已经实现底层技术迭代，基于自主研发的子曰翻译大模型 2.0，其中，14B 小参数垂类模型，实现了高水准的翻译性能，现在已经全量上线。
14B 小参数垂类模型推出，意味着在训练和推理时，AI 翻译消耗的计算资源更少，部署的成本更低，更容易集成到现有系统和设备中，适合更多的实际场景。
钛媒体 APP 观察到，搭载全新大模型的翻译技术，已在有道词典、有道翻译及有道翻译官内上线，提供标准模型和高级模型两种不同参数的选择，用户可直接切换使用。
与此同时，该大模型已经上线网易有道旗下智能硬體产品，有道词典笔 X7 系列已更新为最新的翻译大模型，其余型号将陆续更新。
事实上，大语言模型的性能并非完全由参数量决定，很大程度上也依赖于数据质量、领網域适配性与算法优化的结合。
钛媒体 APP 了解到，网易有道之所以能够实现 14B 小参数垂类模型，是因为，在数据层面，新的模型技术收集并清洗了高质量的翻译语料数据，并由英语专业八级认证人员及职业译员进行精细化人工标注，使得模型拥有海量的优质数据资源库，增强其在多样化翻译场景的应对能力。
而在算法层面，有道以子曰大模型为基础，进行了二次预训练，打造了兼具专业性与针对性的翻译基座大模型，结合大模型蒸馏技术、大模型融合技术和 Online DPO（在线直接偏好优化）技术等手段，避免了大模型的灾难性遗忘等问题，并在运行效率、准确性、流畅性等翻译性能上实现大幅提升。
最后是在评估层面，借助翻译数据沉淀，有道研发了翻译评估模型 Reward Model，为子曰翻译大模型的性能评估，提供一个可靠的量化依据，以及完善的人工评估方案，多维度对模型的翻译结果进行评估和分析。
垂类模型通过聚焦特定领網域，在特定任务的优化上，具备相对优势。在垂直场景上，子曰翻译大模型 2.0，在中英文互译领網域有所突破，译文的专业度和稳定性较前代版本均有提升。
此外，根据有道内部测评，新的翻译模型在人文学科、商科、生活服务、医疗、科学等 19 个垂直领網域的多学科的专业性、准确性、语言惯例和风格等方面，展现出了相比之前更高的翻译准确率和流畅度。
网易有道相关负责人对钛媒体 APP 表示，" 通用大模型比的是参数大和算力强，但翻译靠参数堆不出专业度。当通用大模型竞逐参数规模时，我们更相信垂类模型的未来价值，用专业的垂直应用真正解决专业场景的痛点，也是我们持续努力的方向。"
大模型技术浪潮之前，有道翻译技术主要基于统计机器翻译及神经网络翻译技术（NMT）。
截至目前，有道全系翻译产品拥有超 10 亿用户。Quest Mobile 数据显示，网易有道词典月活跃用户数已超过 1 亿，自 2019 年起，已连续六年位居教育类工具领網域榜首。（本文独家首发于钛媒体 APP，作者｜李程程）
