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翻译任务推荐的温度设置是多少？

另外，你会推荐哪个模型用于翻译？

我计划使用本地的大型语言模型将大量文档翻译成多种语言，但我还没有决定使用哪个具体模型。目前，我正在考虑Aya23、Gemma2 27B和Qwen2.5 32B。

提前感谢！

讨论总结

本次讨论主要围绕翻译任务中的温度设置和模型选择展开。参与者们分享了各自的经验和观点，讨论了在不同场景下温度设置的影响，以及不同模型在翻译任务中的表现。主要观点集中在温度设置为0以确保精确性，以及推荐使用Gemma 2、Aya27B和Seamless v2等模型。讨论中还涉及了Google Translate的数据优势和GPT-4的翻译体验。总体氛围较为技术性，参与者们提供了丰富的技术细节和实际经验。

主要观点

  1. 👍 温度设置为0以确保精确性
    • 支持理由：在需要精确性和知识性的任务中，温度设置为0可以避免模型的创造性干扰，确保翻译的准确性。
    • 反对声音：在某些情况下，如翻译句子时，可能需要更高的温度设置以允许模型有一定的创造性。
  2. 🔥 Gemma 2是目前最全面的多语言模型
    • 正方观点：Gemma 2得益于Google在多语言训练数据方面的巨大优势，尤其是Google Translate的广泛应用。
    • 反方观点：尚未尝试Qwen模型，但推测其在汉英翻译方面表现出色。
  3. 💡 推荐使用Aya27B模型进行翻译任务
    • 支持理由：Aya27B模型在翻译任务中表现出色，建议将温度设置为0，min_p设置为0.05。
  4. 💡 Facebook的Seamless v2模型支持100种语言
    • 支持理由：该模型具备流式处理能力，支持文本和音频两种模态，涵盖五种任务。
  5. 💡 Google Translate的数据优势
    • 支持理由：Google拥有大量高质量的多语言训练数据，得益于Google Translate和其作为Google的优势。

金句与有趣评论

  1. “😂 Google probably has an order of magnitude more high quality multilingual training data compared to any other company thanks to Google Translate and them being Google.”
    • 亮点：突出了Google在多语言数据方面的巨大优势。
  2. “🤔 除非你 want 模型在翻译时有一定的创造性，否则我不建议使用除0以外的温度设置。”
    • 亮点：强调了在翻译任务中温度设置为0的重要性。
  3. “👀 Facebook’s Seamless v2 models. 100 Languages, streaming, Two modalities: Text and Audio, 5 tasks as separate models, or as one unified model.”
    • 亮点：介绍了Seamless v2模型的多语言支持和多模态特性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，主要集中在技术讨论和模型推荐上。主要分歧点在于温度设置为0与允许一定创造性之间的平衡。可能的原因是不同场景下对翻译精确性和创造性的需求不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：多模态翻译模型的应用和性能评估。
  • 潜在影响：随着多语言和多模态翻译模型的不断发展，未来在翻译任务中的应用将更加广泛，尤其是在跨语言和跨模态的内容处理方面。

详细内容：

《翻译任务中的温度设置与模型选择：Reddit 热门讨论》

在 Reddit 上，一则关于翻译任务的帖子引起了广泛关注，它获得了众多点赞和大量评论。帖子的主要内容是询问翻译任务的推荐温度设置以及适合的模型。发帖者表示计划使用本地的大语言模型（LLM）将大量文档翻译成多种语言，但尚未决定具体的模型，目前正在考虑 Aya23、Gemma2 27B 和 Qwen2.5 32B。

讨论焦点主要集中在温度设置和模型选择上。有人认为，如果不希望模型在翻译中自由发挥，温度应设置为 0。比如有人说：“除非你想要模型在翻译中发挥创意，否则我不会使用除 0 以外的任何温度。”但也有人表示，这取决于模型，像从 Gemini Pro 模型在温度为 1 时能得到完美的字幕翻译。有人提出，翻译单词时想要 0 温度，不需要创意；翻译句子时则需要高于 0 的温度，因为通常不想逐字翻译，而是要翻译文本的意思，需要给模型一些自由和创意。

在模型选择方面，有人觉得 Gemma 2 是最具多语言能力的 LLM，因为谷歌拥有大量高质量的多语言训练数据。但也有人推荐 Facebook 的 Seamless v2 模型，其具有多种语言、多种模态和多种任务。

有人指出，对于需要精度和知识的翻译任务，温度始终应设置为 0，并表示在基准测试中，将温度设置高于 0 总会降低分数。还有人表示只推荐 aya 27b 模型，并分享了使用时的温度和参数设置。

总之，关于翻译任务的温度设置和模型选择，Reddit 上的讨论呈现出多种观点，仍没有形成统一的定论。但这些讨论为有相关需求的人们提供了丰富的参考和思考方向。