tencent/Hunyuan-MT-7B

O Hunyuan-MT-7B é o modelo de tradução multilingue da Tencent. A sua função básica é receber uma passagem de origem e produzir essa passagem na língua de destino pedida. A Tencent distingue este tradutor do Hunyuan-MT-Chimera, o modelo de combinação da família que aperfeiçoa várias traduções candidatas para obter um único resultado.

Escolha o par de línguas e a tradução pretendida

A Tencent descreve tradução mútua entre 33 línguas e destaca cinco línguas ou dialetos de minorias étnicas chinesas. A tabela de línguas publicada inclui chinês, chinês tradicional, inglês, francês, português, espanhol, japonês, turco, russo, árabe, coreano, tailandês, italiano, alemão, vietnamita, malaio, indonésio, filipino, hindi, polaco, checo, neerlandês, khmer, birmanês, persa, gujarati, urdu, telugu, marata, hebraico, bengali, tâmil e ucraniano. Também enumera explicitamente tibetano, cazaque, mongol, uigur e cantonês.

Indique a língua de destino com precisão, incluindo o sistema de escrita exigido quando for relevante. Um pedido útil pode identificar se um documento precisa de chinês simplificado ou tradicional e indicar o público e a terminologia que devem manter-se consistentes. Mantenha intacta a passagem de origem, para que a tradução possa ser comparada com o material exato fornecido.

Siga o prompt de tradução do fabricante

O fabricante fornece um modelo de prompt para tradução que envolva chinês e outro para pares de línguas que não envolvam chinês. Ambos identificam a língua de destino, colocam o texto de origem abaixo da instrução e pedem a tradução sem uma explicação adicional. O modelo não tem um prompt de sistema padrão; por isso, coloque a instrução da tarefa na mensagem submetida, em vez de depender de um papel padrão não especificado.

Para um par que não envolva chinês, um pedido original pode começar assim: «Traduza o segmento seguinte para francês, sem explicações adicionais.» Coloque a passagem de origem a seguir. Quando a tarefa envolver chinês, utilize o modelo correspondente em chinês e substitua o marcador da língua de destino. O resultado esperado é a passagem traduzida, pronta para uma avaliação separada ou para o passo seguinte de processamento de uma aplicação.

Prepare segmentos que preservem o significado

Utilize frases ou parágrafos coerentes, em vez de dividir o texto em posições arbitrárias de caracteres. Mantenha o material envolvente necessário para interpretar pronomes, termos técnicos e expressões idiomáticas. Num manual de produto, inclua juntos o nome do produto, os termos definidos e a instrução efetiva; numa conversa de apoio, preserve a pergunta e a resposta a que ela se refere.

Se um documento maior for processado em segmentos, mantenha um ID de segmento estável fora do texto a traduzir e preserve a terminologia acordada nas passagens resultantes. Peça explicitamente como devem ser tratados os nomes, as medidas e os marcadores de substituição e, depois, inspecione esse tratamento na saída. Estes passos de preparação tornam o resultado mais fácil de reunir e rever; não substituem a verificação do significado traduzido.

Mantenha separados o tradutor e o modelo de combinação

O Hunyuan-MT-7B produz uma tradução a partir da fonte. O fluxo documentado do Chimera recebe, em vez disso, a fonte original e várias traduções candidatas na língua de destino e produz uma única tradução aperfeiçoada. Um fluxo que utilize ambas as etapas deve fornecer essas traduções candidatas ao modelo de combinação separado; selecionar apenas MT-7B não realiza essa fusão adicional.

O fabricante também apresenta checkpoints FP8 separadamente. Preserve o nome da edição normal Hunyuan-MT-7B ao guardar o pedido e a tradução e distinga-a de um resultado FP8 ou Chimera ao comparar resultados. Os modelos HY-MT1.5 posteriores têm identidades e especificações próprias.

Orientações de inferência nativa e avaliação do resultado

A Tencent recomenda temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 e repetition_penalty 1.05 no seu exemplo de inferência nativa. Trate o conteúdo traduzido como o resultado a avaliar. Confira nomes, números, unidades, negações, datas e a relação entre frases com a fonte, sobretudo quando uma tradução literal possa perder o sentido pretendido.

Guarde juntos a fonte, a língua de destino, a identidade do modelo selecionado e a tradução final revista. Para texto de aplicação, verifique se os marcadores de substituição e a formatação continuam ligados aos campos pretendidos; num documento, leia os parágrafos reunidos para verificar a consistência da terminologia e do tom. Uma frase fluente pode ainda precisar de correção se alterar um pormenor factual ou uma instrução.

Através da Ailoot, selecione este ID exato do modelo em /v1/chat/completions e forneça a tarefa em messages. Cada mensagem contém um role e o respetivo content; mantenha juntas a instrução relevante e as fontes. Recolha a resposta JSON completa ou todos os segmentos SSE quando stream estiver ativado e guarde usage juntamente com o resultado escrito.