L’azienda cinese Tencent ha reso pubblico il codice sorgente di una nuova serie di modelli linguistici Hunyuan-MT, appositamente ottimizzati per le attività di traduzione. Gli sviluppatori affermano che gli algoritmi mostrano risultati migliori di Google Translate nel popolare benchmark WMT25.
La serie comprende quattro modelli, tra cui due modelli di punta: Hunyuan-MT-7B e Hunyuan-MT-Chimera-7B, ciascuno contenente 7 miliardi di parametri. Vengono inoltre presentate due versioni compresse, che utilizzano meno memoria, ma operano con una leggera perdita nella qualità della traduzione.
Tencent ha utilizzato quattro set di dati per l’addestramento. Due di questi includevano testi in 33 lingue senza traduzione, mentre gli altri due includevano diversi milioni di coppie di frasi e le relative traduzioni. Questo approccio ha permesso di combinare la conoscenza delle lingue con l’erudizione generale.
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L’efficacia dei modelli è stata testata utilizzando il test MMLU-Pro, progettato per valutare le conoscenze generali. Hunyuan-MT ha mostrato risultati migliori rispetto a Llama-3-8B-Base, nonostante un numero inferiore di parametri.
Dopo l’addestramento iniziale, i modelli sono stati sottoposti a un ulteriore passaggio, utilizzando l’apprendimento per rinforzo. Tencent ha fornito loro compiti e feedback sulla qualità della traduzione, contribuendo a migliorarne l’accuratezza.
La qualità è stata valutata da un sistema di intelligenza artificiale separato, che ha analizzato la corrispondenza semantica della traduzione con l’originale e la correttezza dell’uso della terminologia in diversi campi.
Il primo modello della serie, Hunyuan-MT-7B, si basa sull’architettura classica dei modelli linguistici. La variante Chimera-7B utilizza un metodo di ensemble: diverse reti neurali elaborano una richiesta simultaneamente e le loro risposte vengono poi combinate in una versione finale di qualità superiore.
Nei test WMT25 che confrontano le traduzioni in 31 coppie di lingue, Hunyuan-MT ha superato Google Translate in 30 casi, con alcune coppie che hanno ottenuto risultati superiori del 65%.
Inoltre, la serie di Tencent ha ottenuto risultati migliori rispetto a GPT-4.1 e Claude 4 Sonnet di Anthropic nella maggior parte delle coppie di lingue dello stesso benchmark.
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