騰訊研究院近期揭曉了一項創(chuàng)新成果——DRT-o1系列模型，該模型憑借獨特的長思維鏈（CoT）技術，在文學作品翻譯領域取得了突破性進展，特別是針對比喻和隱喻等復雜修辭的處理，顯著提升了翻譯質量。
在神經機器翻譯（NMT）技術日益成熟的背景下，日常文本的翻譯效率與質量均已達到較高水準。然而，文學作品，特別是富含比喻和明喻修辭的文本，仍然是翻譯領域的一大難題。這些修辭往往承載著深厚的文化內涵和語境信息，簡單的直譯難以精準傳達其深層含義。騰訊的DRT-o1系統正是為解決這一挑戰(zhàn)而生。
為了訓練這一模型，研究人員精心挑選了古騰堡計劃中的400本公共領域英文書籍，并從中提取了577,600個句子。經過嚴格篩選，最終確定了63,000個包含比喻和隱喻的句子作為訓練素材。這些句子被用于引導模型進行深度思考，從而提升其理解和翻譯復雜修辭的能力。
DRT-o1模型采用了創(chuàng)新的多智能體框架，包括翻譯員、顧問和評估員三個角色。翻譯員負責初步翻譯，顧問則提供修改建議，評估員則根據預設的評分標準對翻譯質量進行客觀評價。這一流程通過反復迭代，不斷優(yōu)化翻譯結果，直至達到預設的評分閾值或迭代次數上限。
在具體的工作流程中，模型首先識別句子中的關鍵詞并進行翻譯，然后基于源句子和關鍵詞的雙語對應關系，生成初步的翻譯結果。接著，顧問對初步翻譯進行評估，并提供反饋意見。評估員則根據預定義的評分標準，對翻譯的整體質量進行打分。翻譯員根據反饋和評分，再次提供新的翻譯。這一過程循環(huán)往復，直至翻譯質量達到最佳。
最終，經過深度思考的翻譯結果會由GPT-4o進行進一步的潤色，以確保其流暢性和可讀性。這一流程產生的數據集包含了22,264個高質量的機器翻譯樣本。
在騰訊研究院提供的示例中，原文“The mother, with her feet propped up on a stool, seemed to be trying to get to the bottom of that answer, whose feminine profundity had struck her all of a heap.”中的“struck her all of a heap”是一個成語，表示某事產生了強烈的影響。DRT-o1模型通過長思維鏈過程，將其翻譯為“母親將雙腳搭在凳子上，似乎在努力探究那個答案，那答案中女性特有的深刻性令她猛然心生震撼?！边@一翻譯不僅準確傳達了原文的意思，還保留了原文的情感色彩。
相比之下，谷歌翻譯的版本為“母親雙腳撐在凳子上，似乎想弄清楚這個答案的真相，其女性的深刻性讓她大吃一驚?！倍鳧eepl的翻譯則是“母親把腳支在凳子上，似乎想弄清這個答案的來龍去脈，而這個答案的女性化深刻性讓她茅塞頓開?！彪m然這兩個版本也基本傳達了原文的意思，但在情感表達和細膩程度上，DRT-o1的翻譯顯然更勝一籌。
在性能表現方面，DRT-o1系列推出了DRT-o1-7B和DRT-o1-14B兩個規(guī)模版本。實驗結果顯示，與Qwen2.5-7B-Instruct相比，DRT-o1-7B在BLEU分數上提高了8.26分，CometScore提高了3.36分；與Qwen2.5-14B-Instruct相比，DRT-o1-14B的BLEU分數提高了7.33分，CometScore提高了1.66分。DRT-o1-7B的性能甚至超過了更大的模型QwQ-32B，BLEU分數高出7.82分，CometScore高出1.46分，充分展示了其在處理復雜語言結構方面的卓越能力。
騰訊研究院的這一創(chuàng)新成果，不僅為文學作品翻譯領域帶來了新的希望，也為人工智能技術在語言處理領域的應用開辟了新的方向。
