Nach langer Vorfreude ist Xiaohongshus Übersetzungsfunktion am dritten Wochenende im Januar 2025 endlich da! Hier sind einige Tipps und Dinge, die Sie wissen sollten👇🏻:
– Aktualisieren Sie Xiaohongshu (Red Note) auf die neueste Version.
– Versuchen Sie, Ihre Spracheinstellungen zu ändern, einschließlich Xiaohongshu und Telefonsystemeinstellungen.
– Unterstützt derzeit nur die Übersetzung in eine Sprache. Gemischte Sprachen oder Emojis lösen dies nicht aus.
– Wenn es immer noch nicht funktioniert, schlagen einige Benutzer den „Kill-it“-Trick vor: Posten Sie einen Kommentar auf Englisch, beenden Sie die App und öffnen Sie Xiaohongshu erneut, um die Übersetzungsfunktion zu aktivieren
Die Entwickler von Xiaohongshu sind unglaublich schnell. Benutzer sagen, sie hätten noch nie so schnelle Updates gesehen. Ist das die legendäre „China-Geschwindigkeit“?
Alle auf der Welt sind begeistert, außer die Übersetzungssoftware, lol. Obwohl die Übersetzung erst in einer Woche auf den Markt kam, funktioniert sie hervorragend und macht das länderübergreifende Surfen zum Kinderspiel. Chinesischer Internet-Slang wie „u1s1“, „yyds“ und „cpdd“ wird genau verstanden und kommentiert.
- u1s1 – Um ehrlich zu sein
- yyds – Für immer die Besten, Unsterblich
- cpdd – Paarsuche, Suche Paar
Unsere Kollegin gab zu, dass sie nicht wusste, was „cpdd“ bedeutet – ein Beweis dafür, dass Menschen GPT nicht gewachsen sind. Xiaohongshu, erstellen Sie ein Übersetzungstool oder eine Meme-Enzyklopädie? Ein zusätzlicher Bonus ist, dass auch chinesische Dialekte übersetzt werden.
Selbst wenn der Originaltext Fehler enthält, hat dies keinen Einfluss auf die Übersetzung. Xiaohongshu macht sorgfältig Anmerkungen dazu.
Xiaohongshu, du denkst ernsthaft darüber nach, mir Sprachen beizubringen. Das berührt mich.
Offensichtlich wird die neue Übersetzungsfunktion auf Xiaohongshu unterstützt durch eine großes Sprachmodell, und die Benutzer testen das Modell dahinter gerne. Sie beginnen beispielsweise mit einer einfachen Übersetzung und schreiben dann ein paar Gedichtzeilen.
Manche geben sogar eine Morsezeichenfolge zur Übersetzung ein – dies ist Xiaohongshu und kein Spionagethriller!
Einseitige Erklärung: Xiaohongshu ist jetzt die leistungsstärkste multifunktionale Übersetzungssoftware.
Die Bewältigung von Übersetzungsaufgaben mit einem großen Sprachmodell ist bereits recht effektiv, auf einer inhaltsreichen sozialen Plattform wie Xiaohongshu gibt es jedoch immer noch viele Herausforderungen.
Die größte Herausforderung stellt die Sprachenvielfalt dar. Manche kulturspezifische Begriffe, idiomatische Ausdrücke oder Metaphern wie Redewendungen und Slang lassen sich nur schwer genau übersetzen.
Außerdem kann das Modell bei manchen Namen und Spitznamen möglicherweise nicht gut unterscheiden, was übersetzt werden muss und was unverändert bleiben soll.
Beispielsweise wurde „orange man“ direkt mit „橙人“ übersetzt, bezieht sich aber tatsächlich auf Trump.
Abgesehen von der Genauigkeit sind sich normale Benutzer möglicherweise nicht bewusst, dass für die Übersetzung ein hoher Rechenaufwand erforderlich ist.
Auf einer inhaltsreichen Plattform wie Xiaohongshu können Benutzer nur ein paar Briefe oder Notizen mit mehreren hundert Wörtern posten. Im Vergleich dazu verbraucht die Übersetzung längerer Inhalte mehr Ressourcen und erhöht die Systemlast.
Darüber hinaus kommt es bei Benutzern aus verschiedenen Ländern und aufgrund der großen Verteilung der Zeitzonen selten zu Kurzzeitauslastungen des Systems.
Wenn beide Seiten wach sind, kann die kurze Überschneidung der Zeitzonen zu einem plötzlichen Anstieg der Übersetzungsanfragen führen. Das System muss dann in kurzer Zeit eine große Zahl gleichzeitiger Anfragen verarbeiten, was eine erhebliche Bewährungsprobe für seine Fähigkeit zur gleichzeitigen Verarbeitung darstellt.
Xiaohongshu ist viel zu cool
Es gibt noch keine genauen Informationen darüber, welches Modell die neue Übersetzungsfunktion verwendet. Bei der „Befragung“ einiger Benutzer scheint es sich um GPT zu handeln. Einige Benutzer „befragten“ und fanden heraus, dass es Zhipu ist.
Angesichts der Kosten lässt sich das nur schwer mit Sicherheit sagen. GPT weist eine große Anzahl von Parametern und hohe Rechenkosten auf, weshalb es für den Einsatz in ressourcenbeschränkten Umgebungen ungeeignet ist.
Eine praktikablere Option könnte darin bestehen, ein Schülermodell auszuwählen und GPT als Lehrermodell zur Destillation zu verwenden. Schülermodelle haben in der Regel weniger Parameter und schnellere Inferenzgeschwindigkeiten, versuchen aber, die Fähigkeiten des Lehrermodells beizubehalten.
Gleichzeitig könnte dieser Ansatz für Xiaohongshu erfolgversprechender sein.
Xiaohongshu erforscht seit langem KI-Technologien wie große Sprachmodelle und multimodale Systeme, hat sich dabei aber immer auf die Algorithmenoptimierung konzentriert. Sie haben zuvor einige kleine KI-Funktionen entwickelt.
Nur wenige wissen, dass das Suchalgorithmus-Team von Xiaohongshu auf der AAAI-Konferenz 2024 eine neue Idee zur Modelldestillation vorschlug.
Das Suchalgorithmusteam von Xiaohongshu führte ein innovatives Framework ein, das nutzt das Wissen über negative Stichproben bei der Destillation großer Modellinferenzfähigkeiten vollständig aus.
„Negative Proben“ ist ein interessantes Konzept. Die traditionelle Destillation konzentriert sich im Allgemeinen nur auf positive Proben, was verständlich ist: Lehrer lehren die Schüler die richtige Art, Probleme zu lösen, und stellen sicher, dass sie diese verstehen und nachahmen.
Wahrscheinlich haben Sie während Ihrer Schulzeit jedoch auch ein „Fehlerbuch“ geführt, in dem Sie Fehler und Bereiche notiert haben, in denen Sie Schwächen in Ihrem Verständnis hatten. Diese Fehler sind „negative Proben“. Im Kommentarbereich von Xiaohongshu sind ungenaue Übersetzungen negative Beispiele.
So wie „Fehler“ wichtige Informationen enthalten, können negative Stichproben den Schülermodellen dabei helfen, falsche Vorhersagen zu erkennen, ihre Unterscheidungsfähigkeit zu verbessern, den Umgang mit schwierigen Stichproben zu verbessern und die Konsistenz in komplexen Sprachausdrücken aufrechtzuerhalten.
Wenn Sie beispielsweise mit internationalen Freunden im Kommentarbereich über Finanzbegriffe diskutieren möchten, wird das Wort „Bank“ häufig auftauchen. Es hat auch andere Bedeutungen: „Flussufer“ und kann auch als Verb verwendet werden.
Durch negatives Probenlernen wird das Modell trainiert, polyseme Ausdrücke zu erkennen, die Übersetzungslogik zu korrigieren und natürlichere Inhalte zu generieren.
Der Vorteil negativer Beispiele erstreckt sich auch auf die Unterstützung weniger gebräuchlicher Sprachen. Es ist wichtig zu beachten, dass dies nicht nur für amerikanische Benutzer gilt; Benutzer aus der ganzen Welt nehmen teil: Serbien, Peru und einige indigene Regionen Australiens.
Durch die Verwendung negativer Stichproben (einschließlich gängiger Fehlermuster bei Übersetzungen) können Schülermodelle häufige Fehler erkennen und vermeiden und so die Übersetzungsfähigkeiten für ressourcenarme Sprachen verbessern.
Der vom Xiaohongshu-Team vorgeschlagene Rahmen ist eine innovative Anwendung der Destillation, zielte ursprünglich darauf ab, komplexe Denkfähigkeiten aus großen Sprachmodellen zu extrahieren und auf spezialisierte kleine Modelle zu übertragen. Damals war noch nicht klar, welche spezifischen Aufgaben damit erfüllt werden konnten, und die Übersetzung schien nicht im Mittelpunkt zu stehen.
Vielleicht wusste niemand, dass dieser Rahmen Xiaohongshu ein Jahr später dabei helfen würde, zu einer Brücke für internationale Kommunikation zu werden.
Wie das Sprichwort sagt: Die Gelegenheit begünstigt immer den Vorbereiteten.
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