Яндекс представил новую версию машинного перевода, обученную с помощью YandexGPT

Яндекс представил новую версию машинного перевода, обученную с помощью YandexGPT

Большая языковая модель YandexGPT подготовила эталонные примеры текстов, на которых обучили нейросеть в Яндекс Переводчике. Это позволило сервису точнее понимать контекст, распознавать фразеологизмы и ориентироваться в профессиональной лексике. 

Переводчик стал качественнее справляться с длинными и сложными текстами. Благодаря дообучению он лучше определяет взаимосвязи внутри предложений и между ними. Кроме того, выросло качество перевода статей узконаправленной тематики. Например, сервис теперь поймёт по контексту, что речь идёт о языке программирования или фондовом индексе, и оставит их названия без перевода. 

Зачем потребовалось обучать нейросеть в Переводчике с помощью YandexGPT

Яндекс использует технологию машинного перевода на основе нейросетей с 2018 года. Нейросеть в Переводчике обучалась только на парах текстов — оригиналах и их переводе на другой язык. Так она училась видеть взаимосвязи между ними и подражать им. Нейросеть, работающая в сервисе, легковесная: это позволяет ей справляться с большим количеством пользовательских запросов в реальном времени. 

Большая языковая модель YandexGPT способна генерировать сложные, лексически и стилистически разнообразные тексты, в том числе со специфической терминологией. Поэтому компания использовала её потенциал для создания эталонных примеров, чтобы расширить датасет и повысить его качество. Так нейросеть в Переводчике не утратила скорость своей работы, но стала умнее.

Читайте также:

Для генерации эталонных обучающих примеров Яндекс разработал специализированную модель семейства YandexGPT, адаптировав её под задачи перевода. Сначала модель во время этапа pretraining проанализировала множество текстов на английском и русском языках и изучила правила лексики, морфологии и синтаксиса. Следующим этапом шла тонкая настройка языковой модели (supervised finetuning) под задачи перевода. Затем на этапе reinforcement learning AI-тренеры оценивали качество перевода YandexGPT и ранжировали её ответы от лучших к худшим.


Работу дообученной нейросети в Переводчике оценивали методом Side by Side (SbS). Асессоры, владеющие русским и английским языком, сравнивали пары длинных и сложных текстов, переведённых с помощью двух версий технологии, и выбирали лучший вариант. В 57% случаев новая версия справлялась лучше.

Обновлённая технология используется для перевода текстов с английского на русский язык в Яндекс Переводчике, Поиске, а также в переводе видео в Браузере.

Опубликовано:
Сергей Кузнецов