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混元1.5翻译模型：低资源语言翻译增强方法

1. 引言

随着全球化进程的加速，跨语言沟通需求日益增长，尤其是在多语种并存、低资源语言广泛使用的地区，高质量机器翻译技术成为连接信息孤岛的关键桥梁。然而，传统翻译模型在处理低资源语言、方言变体和混合语言场景时往往表现不佳，存在翻译质量不稳定、术语不一致、上下文理解缺失等问题。

腾讯推出的混元翻译大模型 HY-MT1.5 系列，正是为应对这一挑战而生。该系列包含两个核心模型：HY-MT1.5-1.8B和HY-MT1.5-7B，均专注于提升多语言互译能力，尤其在支持民族语言与复杂语境方面实现了显著突破。其中，7B 版本基于 WMT25 夺冠模型升级而来，而 1.8B 版本则在性能与效率之间取得卓越平衡，适合边缘部署与实时应用。

本文将深入解析 HY-MT1.5 的核心技术架构、关键特性及其在实际场景中的落地实践，帮助开发者快速掌握其使用方式，并理解其在低资源语言翻译增强方面的独特价值。

2. 模型介绍

2.1 双规模模型设计：兼顾性能与效率

HY-MT1.5 系列采用“大小双模”策略，推出两个参数量级的翻译模型：

• HY-MT1.5-1.8B：18 亿参数的小型高效模型
• HY-MT1.5-7B：70 亿参数的高性能大模型

两者均支持33 种语言之间的互译，涵盖主流国际语言（如英语、中文、法语、西班牙语）以及多种少数民族语言与方言变体，包括藏语、维吾尔语、壮语、粤语等五种区域性语言。这种设计不仅提升了对边缘语种的支持能力，也增强了模型在多语言混合输入下的鲁棒性。

小模型大能量：HY-MT1.5-1.8B

尽管参数量仅为 7B 模型的约四分之一，HY-MT1.5-1.8B 在多个基准测试中表现出接近甚至媲美更大模型的翻译质量。这得益于腾讯在训练数据优化、知识蒸馏和轻量化架构设计上的深度打磨。

更重要的是，该模型经过量化压缩后可部署于边缘设备（如手机、IoT 设备），满足低延迟、高并发的实时翻译需求，适用于会议同传、跨境电商客服、移动教育等场景。

大模型强能力：HY-MT1.5-7B

作为 WMT25 冠军模型的迭代版本，HY-MT1.5-7B 在以下三方面进行了重点优化：

1. 解释性翻译增强：能够识别并保留原文中的隐含逻辑与文化背景，输出更符合目标语言表达习惯的译文。
2. 混合语言场景建模：支持中英夹杂、方言与普通话混用等真实用户输入模式，减少因语码转换导致的误译。
3. 结构化内容保持：在翻译带有格式（如 HTML 标签、Markdown、表格）的内容时，能自动识别并保留原始结构。

此外，相比 2023 年 9 月开源的前代版本，HY-MT1.5-7B 在带注释文本（如学术论文、法律文档）的翻译准确率上提升了 12% 以上。

3. 核心特性与优势

3.1 术语干预机制：实现专业领域精准翻译

在医疗、金融、法律等垂直领域，术语一致性至关重要。HY-MT1.5 系列引入了术语干预（Term Intervention）功能，允许用户通过外部词典或规则注入特定术语映射关系。

例如，在翻译“心肌梗死”时，默认可能译为 "heart attack"，但若配置医学术语表指定其应为 "myocardial infarction"，模型可在推理阶段动态调整输出。

# 示例：术语干预配置文件（JSON 格式） { "terms": [ { "source": "心肌梗死", "target": "myocardial infarction", "case_sensitive": false, "exact_match": true }, { "source": "GDP", "target": "国内生产总值", "domain": "economics" } ] }

该功能通过在解码器注意力层注入先验知识，确保关键术语不被上下文干扰，已在腾讯内部多个 B2B 项目中验证有效性。

3.2 上下文感知翻译：提升段落连贯性

传统翻译模型通常以句子为单位进行独立翻译，容易造成指代不清、风格跳跃等问题。HY-MT1.5 支持上下文翻译（Context-Aware Translation），即在翻译当前句时参考前后若干句的历史语境。

其实现基于滑动窗口机制与缓存记忆模块：

class ContextualTranslator: def __init__(self, model_path): self.model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_path) self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) self.context_cache = [] # 缓存历史编码向量 def translate(self, text: str, max_context=3): inputs = self.tokenizer(text, return_tensors="pt") context_ids = self._get_cached_context(max_context) # 融合上下文编码 outputs = self.model.generate( input_ids=inputs.input_ids, encoder_outputs=context_ids, max_new_tokens=128 ) translation = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 更新缓存 self.context_cache.append(inputs.input_ids) if len(self.context_cache) > max_context: self.context_cache.pop(0) return translation

此机制显著改善了长文档翻译的流畅度与一致性，尤其适用于新闻稿、技术手册等连续文本。

3.3 格式化翻译：保留原始结构完整性

许多实际应用场景涉及非纯文本内容，如网页、PPT、PDF 文档等。HY-MT1.5 支持格式化翻译（Formatted Translation），能够在翻译过程中识别并保护嵌入式标记（HTML、XML、LaTeX 等），避免破坏原有布局。

其核心思想是将输入文本划分为“可翻译片段”与“结构标记”，分别处理后再重组：

该能力使得模型可直接集成进 CMS、办公软件或浏览器插件，无需额外清洗或后处理。

4. 快速开始：本地部署与推理

4.1 部署准备

HY-MT1.5 提供了标准化 Docker 镜像，支持一键部署。推荐环境如下：

• GPU：NVIDIA RTX 4090D × 1（24GB 显存）
• CPU：Intel i7 或以上
• 内存：32GB RAM
• 存储：SSD ≥ 100GB
• 操作系统：Ubuntu 20.04 LTS

4.2 部署步骤

1. 拉取镜像

docker pull ccr.ccs.tencentyun.com/hunyuan/hy-mt1.5:latest

1. 启动容器

docker run -d \ --gpus all \ -p 8080:8080 \ --name hy-mt1.5 \ ccr.ccs.tencentyun.com/hunyuan/hy-mt1.5:latest

1. 等待服务自动启动

容器内集成了 FastAPI 后端与前端界面，启动后会自动加载模型并开放 Web 接口。

1. 访问网页推理界面

打开浏览器，访问http://localhost:8080，即可进入图形化翻译平台，支持多语言选择、术语上传、上下文设置等功能。

1. 通过 API 调用（Python 示例）

import requests url = "http://localhost:8080/translate" data = { "text": "你好，世界！", "source_lang": "zh", "target_lang": "en", "context": ["Previous sentence."], "glossary": {"腾讯": "Tencent"} } response = requests.post(url, json=data) print(response.json()["translation"]) # Output: Hello, world!

5. 总结

5.1 技术价值总结

HY-MT1.5 系列翻译模型代表了当前中文社区在多语言机器翻译领域的前沿成果。它不仅在模型规模上覆盖从小到大的完整谱系，更在低资源语言支持、混合语言理解和专业场景适配三大维度实现了系统性突破。

• HY-MT1.5-1.8B凭借出色的性价比和边缘部署能力，成为轻量级实时翻译的理想选择；
• HY-MT1.5-7B则凭借强大的上下文建模与格式保持能力，适用于高质量文档翻译与企业级集成。

二者共同构成了一个灵活、可扩展的翻译解决方案体系。

5.2 实践建议与展望

对于开发者而言，建议根据具体业务需求做出选型：

• 若追求低延迟、低成本、端侧部署→ 优先选用HY-MT1.5-1.8B + 量化方案
• 若强调翻译质量、专业术语准确性、长文本连贯性→ 推荐使用HY-MT1.5-7B

未来，随着更多民族语言数据的积累与模型微调技术的发展，我们期待 HY-MT 系列进一步拓展至语音翻译、图文协同翻译等跨模态场景，真正实现“无障沟通”的愿景。

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