Нейросеть «Яндекса» обошла ChatGPT по качеству перевода с английского на русский
«Яндекс Переводчик» с нейросетью YandexGPT стал лидером по качеству перевода текста с английского на русский язык по итогам международного бенчмарка DiBiMT. В этой категории российский сервис обошел Google Translate и модель GPT-4, которая используется в ChatGPT.
Помимо «Яндекс Переводчика», в пятерку лидеров вошли языковая модель Gemma 2 от Google, GPT-4 и GPT-3.5-turbo от OpenAI, а также онлайн-переводчик DeepL. Google Translate занял седьмую строчку рейтинга.
Что с другими языками? Сервис «Яндекса» стал лидером по переводу с английского на русский второй год подряд. При этом в прошлом году он также занял третье место по качеству перевода с английского на китайский, немецкий, итальянский и испанский языки. В этот раз в этих категориях «Яндекс Переводчик» не вошел в рейтинг. В компании пояснили RB.RU, что «не подавали заявки на участие в номинациях перевода на другие языки», чтобы сосредоточиться на внедрении ИИ для улучшения англо-русского перевода, который пользуется наибольшим спросом.
«Рынок [онлайн-перевода] стремительно меняется. Развитие искусственного интеллекта открыло перед игроками новые возможности, и многие крупные компании внедрили в свои продукты большие языковые модели», — отметил Петр Ермаков, который отвечает за бренд машинного обучения в «Яндексе». По его словам, лидерство по качеству перевода на русский компания сохранила именно благодаря интеграции YandexGPT.
По данным компании, внедрение большой языковой модели «позволило за год повысить точность перевода в два раза». «Так как большая языковая модель работает со всем текстом сразу, перевод слов, которые имеют несколько значений, получается более точным, а предложения — лучше согласованы между собой. Кроме того, YandexGPT понимает стиль, в котором написан текст», — пояснили RB.RU в «Яндексе».
- Бенчмарк DiBiMT измеряет процент ошибок в переводе, то есть неправильную интерпретацию смысла и значения слов. Всего в тестировании приняли участие 22 системы перевода.
- В основе исследования лежит база данных из нескольких тысяч предложений на английском языке с омонимами — словами, которые пишутся одинаково, но имеют разное значение. Модели ИИ и сервисы перевели предложения, а алгоритмы бенчмарка и профессиональные переводчики определили долю корректно переведенных слов
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Популярное
Материалы по теме
-
Пройти курс «Личный опыт: как открыть магазин одежды»
- 1 «Сбер» выпустил обновленную линейку моделей ИИ GigaChat 2.0 В компании утверждают, что модель является сильнейшим русскоязычным ИИ 13 марта 17:00
- 2 Что такое эмбеддинги и как они работают? Технологии могут анализировать тональность и эмоции в текстах 13 марта 15:19
- 3 Perplexity начал разработку первого «ИИ-смартфона» Он будет стоить до $1 тыс. 03 марта 20:19
- 4 В России не будут регулировать разработку ИИ два года Пару лет нужно «пожить в таких реалиях», считают власти 26 февраля 20:13