Dopo tanta attesa, la funzione di traduzione di Xiaohongshu è finalmente arrivata nel terzo fine settimana di gennaio 2025! Ecco alcuni suggerimenti e cose da sapere👇🏻:
– Aggiorna Xiaohongshu (Red Note) all'ultima versione.
– Prova a modificare le impostazioni della lingua, comprese quelle di Xiaohongshu e del sistema telefonico.
– Attualmente supporta solo la traduzione in una sola lingua; le traduzioni in lingue miste o con emoji non la attiveranno.
– Se ancora non funziona, alcuni utenti suggeriscono il trucco “kill-it”: pubblica un commento in inglese, esci dall’app, quindi riapri Xiaohongshu per attivare la funzione di traduzione
Gli sviluppatori di Xiaohongshu sono incredibilmente veloci, con gli utenti che affermano di non aver mai visto aggiornamenti così rapidi. È questa la leggendaria "velocità cinese"?
Tutti nel mondo sono entusiasti, tranne i software di traduzione lol. Nonostante il lancio sia avvenuto in appena una settimana, la traduzione funziona in modo eccellente, rendendo la navigazione transfrontaliera un gioco da ragazzi. Lo slang cinese di Internet come "u1s1", "yyds" e "cpdd" sono accuratamente compresi e annotati.
- u1s1 – Per essere onesti
- yyds – Per sempre il migliore, Immortale
- cpdd – Ricerca coppia, Cerco coppia
La nostra collega ha ammesso di non sapere cosa significasse "cpdd", a dimostrazione del fatto che gli umani non sono all'altezza di GPT. Xiaohongshu, stai creando uno strumento di traduzione o un'enciclopedia di meme? Un ulteriore vantaggio è che anche i dialetti cinesi vengono tradotti.
Anche se ci sono errori nel testo originale, non influiranno sulla traduzione. Xiaohongshu li annota attentamente.
Xiaohongshu, stai davvero pensando di insegnarmi le lingue, mi commossi.
Chiaramente, la nuova funzionalità di traduzione su Xiaohongshu è supportata da un grande modello linguistico, e gli utenti sono ansiosi di testare il modello che c'è dietro. Ad esempio, iniziano con una semplice traduzione, poi scrivono qualche verso di poesia.
Alcuni addirittura digitano una stringa di codice Morse per tradurla: questo è Xiaohongshu, non un thriller di spionaggio!
Dichiarando unilateralmente: Xiaohongshu è ora il software di traduzione multifunzionale più potente.
Gestire attività di traduzione con un modello linguistico di grandi dimensioni è già piuttosto efficace, ma su una piattaforma social ricca di contenuti come Xiaohongshu, ci sono ancora molte sfide.
La diversità della lingua è la sfida più grande. Alcuni termini culturalmente specifici, espressioni idiomatiche o metafore, come idiomi e slang, sono difficili da tradurre accuratamente.
Ci sono anche nomi e soprannomi per i quali il modello potrebbe non distinguere bene ciò che necessita di traduzione da ciò che dovrebbe rimanere invariato.
Ad esempio, “uomo arancione” è stato tradotto direttamente in “uomo arancione”, ma in realtà si riferisce a Trump.
Oltre alla precisione, gli utenti comuni potrebbero non percepire le risorse di calcolo necessarie per la traduzione.
Su una piattaforma ricca di contenuti come Xiaohongshu, gli utenti potrebbero postare solo poche lettere o note lunghe diverse centinaia di parole. In confronto, tradurre contenuti più lunghi consuma più risorse e aumenta il carico di sistema.
Inoltre, con utenti provenienti da diversi Paesi, l'ampia distribuzione dei fusi orari fa sì che il sistema raramente riscontri tempi di caricamento ridotti.
Quando entrambe le parti sono attive, la breve sovrapposizione dei fusi orari può causare un improvviso aumento delle richieste di traduzione, costringendo il sistema a gestire un gran numero di richieste simultanee in poco tempo, il che rappresenta un test significativo per le sue capacità di elaborazione simultanea.
Xiaohongshu è davvero troppo figo
Non ci sono ancora informazioni precise su quale modello utilizzi la nuova funzionalità di traduzione. Secondo alcuni utenti, "l'interrogatorio" sembra essere GPT. Alcuni utenti hanno "interrogato" e hanno scoperto che era Zhipu.
Considerando il problema dei costi, è difficile dirlo con certezza. GPT ha un gran numero di parametri e costi computazionali elevati, il che lo rende inadatto per l'implementazione in ambienti con risorse limitate.
Un'opzione più fattibile potrebbe essere quella di scegliere un modello studente e usare GPT come modello insegnante per la distillazione. I modelli studente hanno in genere meno parametri e velocità di inferenza più elevate, mentre cercano di mantenere le capacità del modello insegnante.
Allo stesso tempo, questo approccio potrebbe rivelarsi più promettente per Xiaohongshu.
Xiaohongshu esplora da tempo tecnologie AI come grandi modelli linguistici e sistemi multimodali, ma si è sempre concentrata sull'ottimizzazione degli algoritmi. In precedenza ha sviluppato alcune piccole funzionalità AI.
Pochi sanno che alla conferenza AAAI del 2024, il team di algoritmi di ricerca di Xiaohongshu ha proposto una nuova idea per la distillazione dei modelli.
Il team dell'algoritmo di ricerca Xiaohongshu ha introdotto un framework innovativo che utilizza appieno la conoscenza del campione negativo durante la distillazione delle capacità di inferenza del modello di grandi dimensioni.
"Campioni negativi" è un concetto interessante. La distillazione tradizionale si concentra generalmente solo su campioni positivi, il che è comprensibile: gli insegnanti insegnano agli studenti il modo corretto di risolvere i problemi, assicurandosi che capiscano e imitino.
Tuttavia, durante la scuola, probabilmente hai anche tenuto un "libro degli errori", in cui annotavi gli errori e le aree in cui la tua comprensione era scarsa. Questi errori sono “campioni negativi”Nella sezione commenti di Xiaohongshu, le traduzioni imprecise sono esempi negativi.
Proprio come gli “errori” contengono informazioni importanti, i campioni negativi possono aiutare gli studenti modello a identificare previsioni errate, migliorare la loro capacità di discriminazione, migliorare la gestione di campioni difficili e mantenere la coerenza nelle espressioni linguistiche complesse.
Ad esempio, se vuoi discutere di termini finanziari con amici internazionali nella sezione commenti, la parola "bank" potrebbe apparire frequentemente. Ha anche altri significati: "riverbank" (sponda del fiume) e può anche essere usata come verbo.
Attraverso l'apprendimento tramite campioni negativi, il modello viene addestrato a riconoscere espressioni polisemiche, correggere la logica di traduzione e generare contenuti più naturali.
Il vantaggio dei campioni negativi si estende anche al supporto di lingue meno comuni. È importante notare che questo non vale solo per gli utenti americani; utenti da tutto il mondo si stanno unendo: Serbia, Perù e alcune regioni indigene dell'Australia.
Utilizzando campioni negativi (compresi i comuni modelli di errori di traduzione), i modelli degli studenti possono identificare ed evitare errori frequenti, migliorando le capacità di traduzione per le lingue con poche risorse.
Il framework proposto dal team Xiaohongshu è un'applicazione innovativa della distillazione, inizialmente mirato a estrarre capacità di ragionamento complesse da grandi modelli linguistici e trasferirle a piccoli modelli specializzati. All'epoca, non era chiaro quali compiti specifici potessero essere realizzati e la traduzione non sembrava essere il fulcro.
Forse nessuno sapeva che questo quadro avrebbe, un anno dopo, aiutato Xiaohongshu a diventare un ponte per la comunicazione internazionale.
Come dice il proverbio: le opportunità premiano sempre chi è preparato.
Fonte da se uno
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