北京
来源：有道AI情报局
自2022年11月30日ChatGPT问世，大语言模型在全球掀起热潮，众多高校、科研机构及AI企业纷纷投身其中，探索其在各行业的应用潜力与创新模式。
作为国内机器翻译领域深耕多年的技术团队，我们曾率先成功推出统计机器翻译及神经网络机器翻译服务，并持续迭代。
- 凭借丰富的业务生态与深厚的技术积累，2023年伊始，有道迅速开启以“应用落地” 为导向的翻译大模型自研之路。
- 经过持续的技术攻关和优化迭代，2023年6月，“子曰翻译大模型1.0”正式推出；
- 2024年5月，实现“子曰翻译大模型1.5”上线部署，至今已过去七个月。期间有道翻译的用户们积极使用我们的服务，并且慷慨地分享了众多极具价值的反馈与建议。
如今，子曰翻译大模型2.0已正式与大家见面，这象征着我们在语言翻译技术的征途上又迈出了坚实而重要的一步，相信能够为我们的用户带来更加出色的翻译体验。
从1.5到2.0, 质的飞跃
整体性能上，子曰翻译大模型 2.0相较于1.5版本实现了质的飞跃。这背后，是我们从数据、算法以及评估三个关键维度所展开的深入探索与系统性升级。
在数据层面，为训练面向翻译任务的基座模型，我们精心收集了并严格清洗了数千万高质量的翻译数据。不仅确保了数据的准确性与适配性，为模型训练打下了牢固的根基，更极大地丰富了数据资源库，让模型在多样化翻译场景中游刃有余。此外，我们基于海量的翻译提示进行了精细化的人工标注，有效地提升了数据标注的质量，为模型执行翻译任务提供了精准的指导。
在算法层面，以子曰教育大模型为基础，我们进行了二次预训练，成功打造出了更具专业性与针对性的翻译基座大模型，显著提升了翻译性能。这其中，我们运用了先进的大模型蒸馏技术，让模型在精简参数的同时，运行效率与推理速度大幅提升；创新性地使用了大模型融合技术，将多个模型优势进行整合，进一步增强了翻译的准确性与稳定性；我们还实现了基于人类偏好的翻译数据自动获取，并以此进行强化学习；通过引入Online DPO技术，动态调整模型生成策略，保证了译文的质量与流畅度的提升。此外，多任务联合学习的开展，让模型能够在多个翻译任务中协同进步，综合翻译能力得到了显著增强。
在评估层面，我们人工标注了覆盖各个领域的开发集和盲测集，严格确保了测试数据的全面性和代表性。我们对算法团队所使用的开发集和盲测数据集实行严格分离、相互独立，以确保评估的客观性与准确性，模型最终效果以盲测集效果为准。在自动指标评估上，除了基于comet的自动化指标，我们还自主训练了超越comet准确率的基于大模型的翻译评估模型，为性能评估提供更可靠依据。同时，我们设计并执行了更完善的人工评估方案，从多维度对模型的翻译结果进行细致地分析和评价。
正是通过这三个层面的全方位优化与升级，子曰翻译大模型2.0在翻译质量、效率以及鲁棒性等方面实现了质的飞跃，能够为用户带来更优质、精准的翻译服务。
性能远超国内外通用大模型及专用翻译模型
为了展示子曰翻译大模型 2.0 的性能，我们在WMT以及Flores200的测试集上进行了中英互译的基准测试。
（采用测试集测试的结果）
为精准、客观地评估子曰翻译大模型2.0中英互译能力在行业中的表现，我们与多个国内外领先通用大模型及专业翻译器如DeepL Pro，进行了人工评估对比。
通过严谨的人工采集流程，我们构建了涵盖人文学科、商学、生活服务、医疗、科学等多个领域的数据样本集，并制定了全面精细的MQM评测方案，从专业性、准确性、语言惯例和风格等维度打分。
最终，五位资深翻译专家独立评估的结果汇总如下：
以上对比，凸显了子曰翻译大模型2.0在专有闭源模型中的竞争优势——在翻译准确性和流畅度上，远优于国内外通用大模型及专用翻译模型
该测试不仅客观地呈现了我们的优势，也精准地指明了未来有待优化和改进的方向，坚定了我们在机器翻译领域持续推进改进与创新的决心。
但我们深知仍面临诸多挑战，在后续的工作中，我们将全力去推进支持更长文本输入、拓展更多模态的输入，以及增加更多语种的支持工作，我们期待在不久之后下一代子曰翻译大模型能跟大家见面。
在此欢迎各位持续关注更多有道AI技术的进展与突破，也诚邀大家前来体验“子曰翻译大模型 2.0”，期待您的反馈。
附：可体验入口
1、有道词典APP-首页入口
2、有道翻译桌面版-首页入口
3、有道翻译网页端-AI翻译入口
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