AI 引领翻译革命：探索 Google Cloud 最新智能翻译技术
在谈到AI的应用案例时，语言翻译无疑是最实用的功能，被各大公司与组织广泛运用。从 Canva 到 Bloomberg，无数企业纷纷投身于自动多语言翻译的浪潮中，力求使内容更易触达员工、客户、社区和广大公众。自2017年谷歌推出 Transformer 架构，为当今大型语言模型（或 LLMs）提供了发展动力，谷歌持续做出开拓性工作，取得了包括人工智能翻译方面的诸多进展。在本篇博文中，Google Cloud 宣布了 Translation API 的新生成模型，并概述了帮助企业加速利用人工智能翻译应用案例的其他最新资讯。
Translation API 引入专门的生成式人工智能模型
精准匹配翻译需求
Google Cloud’s Translation AI 系列产品推出的最新功能是，让 Translation API 客户可以在 Google Cloud 传统的机器翻译模型（也称 NMT）和全新的大型语言模型（LLM）之间自由选择。LLM 经数百万个翻译源和目标段落的精细调整，使得它尤其适用于长篇内容，因此可被考虑用于翻译段落和文章。而 NMT 可能仍然是在聊天对话、短文本、低延迟体验或对保持一致性和术语管理至关重要的使用场景中表现出色。您可以在 Vertex AI Studio 的翻译模式下试用 LLM。
利用生成式人工智能，实现更灵活的实时翻译
于2024年2月正式面向全球推出的 Translation API Advanced 中，自适应翻译(Adaptive Translation)是一种集成性 API 方法，并与专业的大型语言模型（LLM）协同工作。当客户请求自适应翻译时，他们导入的除了待翻译的文本以外，还有少量已翻译示例的数据集（少则5个，多则30000个）。API 会运用算法为每个翻译请求找到最佳示例，然后在推理时将这些精细化的上下文传递给 LLM。这样为客户提供了一种快速简便的方法，实时优化翻译输出以更好地满足风格要求和使用场景。
在4月的 Google Cloud Next ‘24 大会上，AI 赋能的翻译平台 Smartling 联合展示了使用生成式 AI 的响应式翻译。其展示了 Google Adaptive Translation（谷歌自适应翻译）在多个垂直领域和九种语言中的基准测试结果。结果显示，Google Adaptive Translation 在质量上超越了 Google Translate，质量提升高达23%。
AI Studio 中的翻译
货比三家，翻译模型当然也要多试几个。现在，AI Studio 不仅可以使用专业的翻译大型语言模型（LLM），还引入了 Gemini 或谷歌传统翻译模型，让您能够快速、轻松地测试翻译效果。
传统翻译模型在德语、日语、印地语和中文上的质量提升：
在2023年全年，Google Cloud 悄然更新了30种语言对的模型，在此过程中质量取得了显著提升。自2024年4月1日起，使用 translation API 的客户将自动享受到 Google Cloud 为德语、日语、印地语和中文推出的最新模型的更新而带来的益处。谷歌预训练的通用翻译模型（即 NMT）的更新，在四种语言的双向翻译中均取得了显著的质量提升，MQM 错误率大幅下降。这些进步很大程度上得益于上下文窗口功能的启用，提高了段落内的流畅度和准确性。
那么客户该如何选择模型？
您是应该为获取高品质、百种语言和低延迟功能而付费购买专门的翻译模型？还是选用像 Gemini 这样的通用大型语言模型，以获得长期上下文窗口或低成本的益处，即使会牺牲吞吐量？生成模型在摘要、问答用例、内容生成和内容编辑等方面堪称利器，但与传统翻译模型相比，它们的处理速度要慢上数倍，因此，在大型翻译工作流程中运用它们可能会显著延长交付时间。另一方面，传统翻译模型多采取逐句翻译的方式，通常无法基于上下文的语境而实时定制输出内容。
总而言之，找到最匹配的模型将取决于您的个性化需求和应用场景。好消息是，您可以在 Google Cloud 的 Vertex AI 平台上找到所需的一切内容。Vertex AI 平台提供丰富的模型选择、全球化的可用性和规模，使客户能够选择最适合其应用场景、语言、领域和工作流程的最佳模型。
