Google tocmai a prezentat TranslateGemma, o nouă suită de modele de traducere open-source, construită pe baza modelului Gemma 3. Ea e gândită ca o alternativă mai performantă pentru traducere automată. TranslateGemma suportă pentru moment 55 de limbi, printre care spaniolă, franceză, chineză, hindi. Modelele sunt deja disponibile pentru descărcare, dezvoltatorii având posibilitatea să le utilizeze pentru a le testa sau chiar să construiască aplicații în baza lor. Mai jos avem detalii!
TranslateGemma vine în trei variante: 4B, 12B și 27B de parametri. Interesant e că modelul de 12 miliarde de parametri a reușit să depășească performanțele lui Gemma 3 de 27B în benchmark-ul WMT24++. Asta înseamnă că aduce o eficiență crescută fără a sacrifica acuratețea traducerilor. Modelul de 4B e gândit pentru inferență pe mobil, în timp ce 12B funcționează bine pe laptopuri / PC-uri. Pentru modelul de top, cel de 27B, ai nevoie însă de o placă ce se pretează centrelor de date, precum NVIDIA H100.
(1).jpg)
Partea tehnică din spate e la fel de interesantă. Google a folosit o abordare în două etape. Inițial a aplicat fine-tuning supravegheat cu date traduse manual și date sintetice de înaltă calitate, generate de modelele Gemini. Apoi a urmat o fază numită „Reinforcement Learning”, unde modelele de evaluare avansate precum MetricX-QE și AutoMQM au fost folosite pentru a rafina traducerile și a le face mai naturale, mai apropiate de contextul real.
Merită menționat că această suită nu a fost antrenată pe imagini. Totuși, benchmark-ul Vistra care testează traducerea textului din imagini arată rezultate promițătoare. Posibil să vedem în următoarea perioadă traduceri mai bune în aplicații third-party, suita fiind open-source. Modelele TranslateGemma sunt disponibile spre descărcare pe site-urile Kaggle și Hugging Face.
