tencent/Hunyuan-MT-7B

Hunyuan-MT-7B est le modèle de traduction multilingue de Tencent. Sa tâche de base consiste à recevoir un passage source et à le produire dans la langue cible demandée. Tencent distingue ce traducteur de Hunyuan-MT-Chimera, le modèle d’ensemble de la famille qui affine plusieurs traductions candidates pour produire un seul résultat.

Choisissez la paire de langues et la traduction souhaitée

Tencent décrit la traduction dans les deux sens entre 33 langues et met en avant cinq langues de minorités ethniques chinoises ou dialectes. Le tableau de langues publié comprend le chinois, le chinois traditionnel, l’anglais, le français, le portugais, l’espagnol, le japonais, le turc, le russe, l’arabe, le coréen, le thaï, l’italien, l’allemand, le vietnamien, le malais, l’indonésien, le filipino, l’hindi, le polonais, le tchèque, le néerlandais, le khmer, le birman, le persan, le gujarati, l’ourdou, le télougou, le marathi, l’hébreu, le bengali, le tamoul et l’ukrainien. Il cite aussi explicitement le tibétain, le kazakh, le mongol, l’ouïghour et le cantonais.

Précisez exactement la langue cible, y compris le système d’écriture requis si nécessaire. Des consignes utiles peuvent indiquer si un document nécessite du chinois simplifié ou traditionnel, et nommer le public et la terminologie à garder cohérente. Conservez le passage source intact pour pouvoir vérifier la traduction sur le contenu exact fourni.

Suivez le prompt de traduction du producteur

Le fabricant fournit un gabarit de prompt pour les traductions impliquant le chinois et un autre pour les paires de langues sans chinois. Les deux nomment la langue cible, placent le texte source sous l’instruction et demandent la traduction sans explication ajoutée. Le modèle n’a pas de prompt système par défaut ; placez donc l’instruction de tâche dans le message envoyé au lieu de compter sur un rôle par défaut non précisé.

Pour une paire sans chinois, les consignes d’origine peuvent commencer par : « Traduisez le segment suivant en français, sans explication supplémentaire. » Faites suivre cette instruction du passage source. Lorsque la tâche implique le chinois, utilisez le gabarit chinois correspondant et remplacez son espace réservé de langue cible. Le livrable attendu est le passage traduit, prêt pour un examen séparé ou l’étape de traitement suivante d’une application.

Préparez des segments qui préservent le sens

Utilisez des phrases ou des paragraphes cohérents plutôt que de couper le texte à des positions de caractères arbitraires. Gardez le contexte nécessaire pour interpréter les pronoms, les termes techniques et les expressions idiomatiques. Pour un manuel produit, regroupez le nom du produit, les termes définis et l’instruction réelle ; pour un échange d’assistance, préservez la question et la réponse à laquelle elle fait référence.

Si un document plus long est traité par segments, gardez un identifiant stable de segment hors du texte à traduire et maintenez la terminologie convenue dans les passages obtenus. Précisez explicitement le traitement des noms, mesures et espaces réservés, puis examinez ce traitement dans la sortie. Ces préparatifs facilitent l’assemblage et l’examen du résultat ; ils ne remplacent pas la vérification du sens traduit.

Distinguez le traducteur et le modèle d’ensemble

Hunyuan-MT-7B produit une traduction à partir de la source. Le processus documenté de Chimera reçoit plutôt la source originale et plusieurs propositions dans la langue cible, puis produit une traduction affinée unique. Un processus utilisant les deux étapes doit fournir ces propositions au modèle d’ensemble distinct ; sélectionner MT-7B seul n’effectue pas cette fusion supplémentaire.

Le producteur répertorie aussi des checkpoints FP8 séparément. Conservez le nom de l’édition ordinaire Hunyuan-MT-7B lorsque vous enregistrez la requête et la traduction, et distinguez-le d’un livrable FP8 ou Chimera pour comparer les résultats. Les modèles ultérieurs HY-MT1.5 ont leurs propres identités et spécifications.

Recommandations d’inférence native et examen du résultat

Tencent recommande temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 et repetition_penalty 1.05 dans son exemple d’inférence native. Traitez le contenu traduit comme le résultat à examiner. Vérifiez les noms, nombres, unités, négations, dates et relations entre phrases par rapport à la source, surtout lorsqu’une traduction littérale pourrait perdre le sens voulu.

Conservez ensemble la source, la langue cible, l’identité du modèle sélectionné et la traduction finale vérifiée. Pour du texte applicatif, vérifiez que les espaces réservés et la mise en forme restent liés aux champs prévus ; pour un document, relisez les paragraphes assemblés pour vérifier la cohérence terminologique et le ton. Une phrase fluide peut encore nécessiter une correction si elle modifie un fait ou une instruction.

Avec Ailoot, sélectionnez cet identifiant exact de modèle dans /v1/chat/completions et fournissez la tâche dans messages. Chaque message contient un rôle et son contenu ; regroupez l’instruction pertinente et les sources. Recueillez la réponse JSON complète ou tous les segments SSE lorsque stream est activé, et conservez usage avec le résultat écrit.