杨浩 | 第二十届全国科技翻译研讨会嘉宾介绍

第二十届全国科技翻译研讨会

在全球化崛起与信息科技飞速发展的背景下，人工智能已逐渐成为推动社会发展的重要动力。尤其是在翻译领域，人工智能的广泛应用正在引发深刻的转型和升级。为了进一步探讨人工智能技术在翻译领域的应用前景，以及技术变革对翻译教育的深远影响，迎接生成性人工智能技术给翻译实践和国际传播带来的多重挑战和重大机遇，北京外国语大学联合中国翻译协会科技翻译委员会将于2023年11月25日举办“第二十届全国科技翻译研讨会”。

接下来由小编为大家介绍出席本次研讨会的发言嘉宾：杨浩博士

杨浩

华为技术有限公司

文本机器翻译实验室主任

嘉宾简介

北京邮电大学国家重点实验室博士，华为2012机器翻译实验室主任，华为人工智能科学家。在搜索推荐和机器翻译等人工智能相关领域有十年以上研发经验。有50+ICLR/ACL/EMNLP等顶会论文和国内外专利，带领团队获得VMT/IWSLT/CCMT NEWS/DOMAIN/APE等多项冠军。希望致力于机器翻译等技术方向，共建高质量全栈的人工智能服务和平台。

观点一览：大语言模型给机器翻译带来的可能性
大语言模型时代为机器翻译的发展提供了无限的机遇与可能性。随着神经网络的发展，神经语言模型展现出了比统计语言模型更强的学习能力，大大提升了传统语言模型的性能。在AIGC时代，从翻译本身到多模态再到平台都将会有巨大的提升，在语言专家与机器翻译融合的场景下拥有巨大的机会，拥抱ChatGPT可以共同提升人类翻译水平。“等长翻译“模型显著提升用户体验
目前机器翻译倾向于多设备、多屏幕和实时性方面发展，然而不同的设备或屏幕又不尽相同，人们希望在每个设备上都能得到良好的视听体验，由此学术界提出了等长机器翻译任务。等长翻译中的长度控制可以通过在自回归模型中引入长度受限的解码方法和长度敏感的约束搜索来解决，通过上述两种长度控制方法生成出符合长度要求的译文后，可以进一步采用集成模型或翻译模型对译文打分，进而进行重排序，选择最优译文。此外，也可以通过约束句子长度，在获得固定译文长度时利用非自回归模型生成定长译文，并取得更快的翻译速度ChatGPT诞生引发的几点思考：
1通用场景，特别是日常翻译或对话翻译，ChatGPT有很好的用户体验。从垂直领域比较来看，ChatGPT 表现不如目前专门训练的机器翻译模型，拥抱toC的大模型，向toB大模型进军有很大应用前景；2我们一直在做质量评估，但是坦诚地说，相对于专业的译员，还有很大的发挥空间，所以我们还有很多机会去做，同样 ChatGPT 也没有解决，所以无需神话它；大模型评估也大有可为；3ChatGPT 把 AI 对 toB 的链接转换成了 toC 端，人人皆可体验，并且给大家带来很多信心。很多人工反馈的数据进入ChatGPT系统，会使这个系统更好的演进，所以这个应用场景是更有意义的。比如我们最近在一些 ICT 的场景，网络设备运维日志时，以前假如这个问题不在我的答案里，回答得看上去傻傻地完全不沾边；但是现在发现它的整体意图没什么问题，就可能要补一些领域数据，这提升了普通用户对人工智能的连接，AI 天花板直接拔高了一大截。4科技向善。ChatGPT 会带动整体上下游以及芯片的思考，华为公司有个“M+D”的生态，Mindspore 深度学习平台。现在大家用 Tensorflow 不多，而用Pytorch 比较多，但在真正工业落地上有很多问题。D 是指 D 芯片相关内容，我们有些芯片的价格是对手的四分之一，但是整体性能是它的二分之一，这时候把这批芯片做上去的时候是能有收益的。另外再补充下大模型，华为盘古大模型一开始是基于 D 芯片训练，不完全是基于 GPU ，所以这里面空间很大。

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转载编辑：Pickey

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往期回顾

行业动态1. 会议邀请 | 第二十届全国科技翻译研讨会
2. 论坛预告 | 全球视野下国家战略传播与翻译专业人才培养创新论坛（最新通知）
3. 明晚7点 | 科技翻译的前世今生——第20届全国科技翻译研讨会系列沙龙4. 行业动态｜首届外语学科横向课题拓展与管理研修班5. 论坛预告 | 2023·海南国际翻译产业与人才发展论坛三号公告

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