tencent/Hunyuan-MT-7B

A Hunyuan-MT-7B a Tencent többnyelvű fordítómodellje. Alapfeladata, hogy egy forrásrészletet a kért célnyelven állítson elő. A Tencent megkülönbözteti ezt a fordítót a Hunyuan-MT-Chimera modelltől, a család együttes modelljétől, amely több fordításjelöltet finomít egyetlen eredménnyé.

Válaszd ki a nyelvpárt és a kívánt fordítást

A Tencent 33 nyelv közötti kölcsönös fordítást ír le, és öt kínai etnikai kisebbségi nyelvet vagy nyelvjárást emel ki. A közzétett nyelvtáblázatban kínai, hagyományos kínai, angol, francia, portugál, spanyol, japán, török, orosz, arab, koreai, thai, olasz, német, vietnámi, maláj, indonéz, filippínó, hindi, lengyel, cseh, holland, khmer, burmai, perzsa, gudzsaráti, urdu, telugu, maráthi, héber, bengáli, tamil és ukrán szerepel. Kifejezetten felsorolja a tibetit, kazahot, mongolt, ujgurt és kantonit is.

Pontosan nevezd meg a célnyelvet, szükség esetén az elvárt írásrendszerrel együtt. Egy hasznos feladatleírás jelezheti, hogy a dokumentumhoz egyszerűsített vagy hagyományos kínai kell-e, és megnevezheti a közönséget és a következetesen tartandó terminológiát. A forrásrészlet maradjon ép, hogy a fordítás a pontosan megadott anyaghoz képest ellenőrizhető legyen.

Kövesd a gyártó fordítási promptját

A gyártó egy promptsablont ad a kínait érintő fordításhoz, egy másikat pedig a kínait nem érintő nyelvpárokhoz. Mindkettő megnevezi a célnyelvet, az utasítás alá helyezi a forrásszöveget, és hozzáadott magyarázat nélküli fordítást kér. A modellnek nincs alapértelmezett rendszerpromptja, ezért a feladatutasítást a beküldött üzenetbe írd, ne egy meg nem határozott alapértelmezett szerepre támaszkodj.

Nem kínai nyelvpárnál egy eredeti leírás így kezdődhet: „Fordítsd le az alábbi szakaszt franciára, további magyarázat nélkül.” Ezután következzen a forrásrészlet. Ha a feladat kínait érint, használd a megfelelő kínai sablont, és cseréld ki a célnyelvi helyőrzőjét. Az elvárt eredmény a lefordított részlet, amely készen áll külön ellenőrzésre vagy az alkalmazás következő feldolgozási lépésére.

Készíts jelentést megőrző szegmenseket

Összefüggő mondatokat vagy bekezdéseket használj, ne tetszőleges karakterhelyeken vágd el a szöveget. Tartsd meg a névmások, szakkifejezések és idiómák értelmezéséhez szükséges környező anyagot. Termékkézikönyvnél add meg együtt a terméknevet, a definiált kifejezéseket és a tényleges utasítást; ügyfélszolgálati párbeszédnél őrizd meg a kérdést és azt a választ, amelyre hivatkozik.

Ha egy nagyobb dokumentumot szegmensekben dolgozol fel, a fordítandó szövegen kívül tarts állandó szegmensazonosítót, és az elkészült részletekben tartsd meg az egyeztetett terminológiát. Kifejezetten add meg, hogyan kezelje a neveket, mértékeket és helyőrzőket, majd a kimenetben ellenőrizd ezt a kezelést. Ezek az előkészítési lépések megkönnyítik az eredmény összeállítását és ellenőrzését; nem helyettesítik a lefordított jelentés vizsgálatát.

Különítsd el a fordítót és az együttes modellt

A Hunyuan-MT-7B a forrásból készít fordítást. A Chimera dokumentált munkafolyamata ezzel szemben az eredeti forrást és több célnyelvi jelöltet kapja meg, és egyetlen finomított fordítást állít elő. A mindkét lépést használó munkafolyamatnak ezeket a jelölteket a különálló együttes modellhez kell eljuttatnia; az MT-7B kiválasztása önmagában nem végzi el ezt a további egyesítést.

A gyártó az FP8 modellváltozatokat is külön sorolja fel. A kérés és fordítás mentésekor őrizd meg a szokásos Hunyuan-MT-7B kiadás nevét, és az eredmények összehasonlításakor különböztesd meg az FP8 vagy Chimera eredménytől. A későbbi HY-MT1.5 modellek saját azonossággal és specifikációkkal rendelkeznek.

Natív következtetési útmutató és eredményellenőrzés

A Tencent a natív következtetési példájában temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 és repetition_penalty 1.05 értékeket javasol. A lefordított tartalmat kezeld ellenőrizendő eredményként. Vesd össze a neveket, számokat, mértékegységeket, tagadást, dátumokat és a mondatok közötti kapcsolatokat a forrással, különösen ott, ahol a szó szerinti fordítás elveszítheti a kívánt jelentést.

Őrizd meg együtt a forrást, a célnyelvet, a kiválasztott modellazonosságot és a végső, ellenőrzött fordítást. Alkalmazásszövegnél ellenőrizd, hogy a helyőrzők és a formázás továbbra is a megfelelő mezőkhöz kapcsolódnak-e; dokumentumnál olvasd össze a bekezdéseket a terminológia és hangnem következetességének ellenőrzéséhez. Egy gördülékeny mondat is javításra szorulhat, ha megváltoztat egy tényszerű részletet vagy utasítást.

Az Ailoot használatakor válaszd ezt a pontos modellazonosítót a /v1/chat/completions végponton, és add meg a feladatot a messages mezőben. Minden üzenet tartalmaz egy szerepet és annak tartalmát; a kapcsolódó utasítást és forrásanyagot tartsd együtt. Gyűjtsd össze a teljes JSON-választ, illetve bekapcsolt stream esetén az összes SSE-szegmenst, és őrizd meg a usage adatokat az írásos eredménnyel együtt.