Офлайн переводчик на скорости 1000000 символов в секунду
Привет, Хабр!Сегодня хочу рассказать о нашем самом главном продукте офлайн решении для машинного перевода — инструменте, который позволяет компаниям переводить тексты, документы и веб-контент локально, безопасно и на скорости 1 000 000 символов в секунду (на сервере аналогичном 8 x RTX 5090)Почему мы решили сделать это решение
Вычисление функции потерь и градиентов в AI переводчике
Привет, Хабр!Меня зовут Алексей Рудак, я основатель компании Lingvanex, которая разрабатывает решения в области машинного перевода и транскрипции речи. Продолжаю цикл статей о том, как устроен переводчик на нейронных сетях изнутри. И сейчас хочу рассказать про работу функции потерь. Для тренировки модели используется opensource фреймворк OpenNMT-tf.
Оптимизация нейронных сетей для AI — переводчика
Всем привет! Меня зовут Алексей Рудак, и я – основатель компании Lingvanex, которая уже 8 лет занимается решениями в области машинного перевода и транскрипции речи. В этой статье рассматриваются несколько подходов, которые помогают повысить эффективность и качество языковых моделей для перевода. В качестве основы для тренировки моделей мы используем OpenNMT-tf.
Способны ли нейросети реконструировать древние языки?
В настоящее время нейросети успешно используются для языкового перевода. По сравнению со старыми программами и онлайн переводчиками, прогресс на лицо. Алгоритмы демонстрируют более тонкое понимание речи, владение контекстом, они способны к стилизации.И если с современными языками нейросети справляются довольно толково, возникает вопрос: как насчет древних? До сих пор работа с ними представляла существенное затруднение. Скажем, тот же Google Translate из рук вон плохо работает с латынью.
Как мы научились сохранять тембр и интонацию спикера при переводе видео в Яндекс Браузере
Осенью 2021 года мы впервые представили
Как мы создавали новый LLM-переводчик Яндекса
Привет, Хабр! Меня зовут Николай Карпачёв, я руковожу группой базового качества перевода в Яндексе. Недавно мы впервые разработали модель документного перевода на основе YandexGPT и, используя различные оптимизации, уже применяем её в Поиске, Умной камере, а также в нейропереводчике Яндекс Браузера. Кроме того, мы протестировали новую модель на независимом международном бенчмарке DiBiMT, где заняли первое место по качеству англо-русского перевода.В этой статье я расскажу:почему нужно делать перевод именно с контекстом, на уровне документов, а не отдельных предложений;
Машинный перевод
Автор статьи: Сергей Артамонов - DS Wildberries, Research Engineer Skoltech, аспирант мехмата МГУ, преподаватель Школы Высшей Математики
