Xiaohongshu startet eine Übersetzungsfunktion, die als Meme-Enzyklopädie bezeichnet werden kann

Menschen auf der ganzen Welt haben sehnsüchtig darauf gewartet, und letztes Wochenende wurde endlich die Übersetzungsfunktion von Xiaohongshu veröffentlicht!

Einige Öffnungsmethoden und Anweisungen sind wie folgt: :

– Aktualisieren Sie auf die neueste Version

– Versuchen Sie, Ihre eigenen Spracheinstellungen zu ändern, einschließlich der Xiaohongshu-Einstellungen und der Systemeinstellungen Ihres Mobiltelefons

– Unterstützt derzeit nur die Übersetzung in einer einzigen Sprache, wenn sie eine Mischung aus Chinesisch und Englisch ist oder Emoticons enthält, kann sie nicht erfolgreich ausgelöst werden.

– Wenn immer noch keine Antwort erfolgt, schlagen einige Internetnutzer eine „Methode zum Töten des Hintergrunds“ vor: Posten Sie einen beliebigen englischen Satz im Kommentarbereich, verlassen Sie dann den Hintergrund, öffnen Sie Xiaohongshu erneut und die Übersetzungsfunktion wird angezeigt

Es ist zu schnell. Sie haben Programmierer mit so schnellen Händen, die das Unternehmen betreten, dass sie noch nie ein so schnelles Update gesehen haben.

Menschen auf der ganzen Welt sind glücklich, außer Youdao.

Obwohl es in nur einer Woche auf den Markt kam, war die Übersetzungsleistung überraschend gut und das Surfen durch die Länder war wie ein Wunder.

U1s1, yyds, cpdd, alle diese auf Pinyin basierenden Abkürzungen können genau verstanden und markiert werden.

Einmal sagte meine Kollegin von nebenan, sie wisse nicht einmal, was cpdd bedeute – ein weiterer stichhaltiger Beweis dafür, dass Menschen GPT unterlegen seien.

Xiaohongshu, machst du Übersetzungen oder erstellst du eine Enzyklopädie von Memes?

Ein zusätzlicher Effekt dieser Welle ist, dass nebenbei auch Dialekte übersetzt werden.

Selbst wenn der Originaltext Fehler enthält, hat dies nicht nur keinen Einfluss auf die Übersetzung, sondern Xiaohongshu wird ihn auch sorgfältig kommentieren.

Du denkst wirklich darüber nach, Englisch für mich zu lernen, mit Tränen in den Augen.

Offensichtlich wird die Übersetzungsfunktion von Xiaohongshu dieses Mal von einem großen Sprachmodell unterstützt , und die Internetnutzer können es kaum erwarten, das Modell dahinter zu testen.

Machen Sie zum Beispiel zunächst eine kurze Übersetzung und schreiben Sie dann ein paar Gedichtzeilen.

Nachdem Qianqian übersetzt hat, werde ich die heutigen Nachrichten zusammenfassen.

Es gibt sogar Leute, die eine Morsezeichenfolge eintippen und übersetzen lassen – das ist Little Red Book, nicht „The Sound of the Wind“.

Einseitige Ankündigung: Die derzeit leistungsstärkste multifunktionale Übersetzungssoftware ist Xiaohongshu.

Obwohl das große Sprachmodell Übersetzungsaufgaben bereits sehr gut bewältigen kann, gibt es immer noch viele Herausforderungen, wenn es um eine soziale Plattform mit extrem reichhaltigen Inhalten wie Xiaohongshu geht.

Die Vielfalt der Sprachen ist die größte Herausforderung. Einige kulturspezifische Begriffe, gebräuchliche Ausdrücke oder Metaphern wie Redewendungen und Slang lassen sich nur schwer genau übersetzen.

Es gibt auch einige Namen und Spitznamen, und das Modell kann möglicherweise nicht gut unterscheiden, welche Wörter übersetzt und welche beibehalten werden müssen.

„Orange Man“ wird hier zum Beispiel direkt mit „Orange Man“ übersetzt, bezieht sich aber tatsächlich auf Trump.

Was für normale Benutzer neben der Genauigkeit schwieriger zu erkennen ist, sind die für die Übersetzung erforderlichen Rechenressourcen.

Auf einer inhaltsreichen Plattform wie Xiaohongshu können Benutzer Notizen mit nur wenigen Buchstaben oder Hunderten von Wörtern veröffentlichen. Im Gegensatz dazu beansprucht die Übersetzung langer Inhalte mehr Ressourcen und erhöht die Systemlast.

Gleichzeitig sind die Zeitzonen nach der Stationierung von Benutzern aus verschiedenen Ländern weit verteilt, was zu nahezu keiner geringen Ladezeit des Systems führt.

Wenn beide Parteien aufwachen, kann die Anzahl der Übersetzungsanfragen innerhalb einer kurzen Zeitzonenüberschneidung sofort ansteigen. Das System muss eine große Anzahl gleichzeitiger Anfragen in kurzer Zeit verarbeiten, was ein großer Test für die Fähigkeit zur gleichzeitigen Verarbeitung ist.

Die Welle von Xiaohongshu sagt die Zukunft voraus und liegt in der Atmosphäre

Derzeit gibt es keine genauen Informationen darüber, welches Modell hinter der neuen Übersetzungsfunktion aufgerufen wird. Unter der „erzwungenen Befragung“ einiger Internetnutzer scheint es sich um GPT zu handeln.

Einige Internetnutzer „zwangen sich zu fragen“ und fanden heraus, ob es sich um Weisheitsspektrum handelte.

Aber angesichts der Kostenfrage ist das wirklich schwer zu sagen. GPT verfügt über eine große Anzahl von Parametern und einen hohen Rechenaufwand, sodass es für den Einsatz in Umgebungen mit eingeschränkten Ressourcen ungeeignet ist.

Eine praktikablere Möglichkeit besteht darin, ein Schülermodell auszuwählen und GPT als Lehrermodell zu destillieren. Schülermodelle verfügen normalerweise über weniger Parameter und schnellere Schlussfolgerungen, versuchen jedoch, die Fähigkeiten des Lehrermodells beizubehalten.

Gleichzeitig ist diese Route für Xiaohongshu möglicherweise zuverlässiger.

Xiaohongshus Erforschung von KI-Technologien wie großen Sprachmodellen und Multimodalität hat schon lange begonnen, der Schwerpunkt lag jedoch immer auf der Algorithmusoptimierung. Wir haben auch einige kleine KI-Funktionen erstellt und bereits viele geschrieben.

Was nur wenige Menschen wissen, ist, dass das Suchalgorithmus-Team von Xiaohongshu auf der AAAI im Jahr 2024 eine neue Idee für die Destillation großer Modelle vorgeschlagen hat.

Das Suchalgorithmus-Team von Xiaohongshu schlug ein innovatives Framework vor, das das Wissen über negative Stichproben vollständig nutzt, um die Argumentationsfähigkeiten großer Modelle zu destillieren .

„Negativprobe“ ist ein sehr interessantes Konzept. Die traditionelle Destillation konzentriert sich im Allgemeinen nur auf positive Proben, was nicht schwer zu verstehen ist: Wenn Lehrer Schüler unterrichten, müssen sie ihnen die richtige Art und Weise beibringen, Probleme zu lösen, damit die Schüler sie verstehen und nachahmen können.

Allerdings muss jeder in der Schule eine „Falschfragensammlung“ erstellt haben, in der er notiert hat, welche Fehler er gemacht hat und in welchen Bereichen er nicht stark genug war. Diese falschen Fragen sind „Negativbeispiele“ . Im Kommentarbereich von Xiaohongshu sind die Übersetzungen, die nicht genau genug sind, Negativbeispiele.

Der „faire Punkt“ unten lag beispielsweise vor dem Start der Übersetzungsfunktion und die Übersetzung war zu maschinell. In diesem Kommentarbereich ist es angemessener, es mit „vernünftig“ zu übersetzen.

So wie „falsche Fragen“ auch wichtige Informationen enthalten, können „negative Stichproben“ dem Schülermodell dabei helfen, falsche Vorhersagen zu erkennen, seine Unterscheidungsfähigkeit zu verbessern, die Verarbeitung schwieriger Stichproben zu verbessern und gleichzeitig in der Lage zu sein, sich in komplexer Sprache auszudrücken , Konsistenz wahren.

Wenn Sie sich jetzt beispielsweise mit ausländischen Freunden im Kommentarbereich melden möchten – ah nein, überprüfen Sie –, können einige Wörter im Zusammenhang mit der Finanzverwaltung auftauchen.

Beispielsweise kommt das Wort Bank häufig vor, hat aber auch eine andere Bedeutung: „Flussbett“ und kann auch als Verb verwendet werden.

Durch negatives Beispiellernen trainieren wir das Modell, polyseme Ausdrücke zu erkennen, die Übersetzungslogik zu korrigieren und natürlichere Inhalte zu generieren.

Der Vorteil negativer Stichproben zeigt sich auch in der Unterstützung kleiner Sprachen. Wissen Sie, dieses Mal sind es nicht nur amerikanische Benutzer, sondern auch Benutzer aus der ganzen Welt: Serbien, Peru und Ureinwohner in einigen Gebieten Australiens.

Durch die Nutzung negativer Beispiele, einschließlich häufiger Muster von Übersetzungsfehlern, sind Schülermodelle in der Lage, hochfrequente Fehler zu identifizieren und zu vermeiden und so die Übersetzungsfähigkeiten in ressourcenarmen Sprachen zu verbessern.

Dieses vom Xiaohongshu-Team vorgeschlagene Framework ist eine innovative Anwendung der Destillation . Ziel war es, komplexe Argumentationsfähigkeiten aus großen Sprachmodellen zu extrahieren und sie auf spezialisierte kleine Modelle zu migrieren. Es war zu diesem Zeitpunkt nicht klar, welche konkreten Aufgaben erfüllt werden könnten. Zumindest schien es, dass die Übersetzung nicht im Mittelpunkt stand.

Damals wusste vielleicht noch niemand, dass dieser Rahmen Xiaohongshu ein Jahr später zu einer Brücke für den internationalen Austausch machen würde.

Wie das alte Sprichwort sagt: Chancen ergeben sich immer für diejenigen, die vorbereitet sind.

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Ai Faner |. Ursprünglicher Link · Kommentare anzeigen · Sina Weibo