Facebook開源AI翻譯模型,號稱比Google更精準、速度快9倍!
Facebook開源AI翻譯模型,號稱比Google更精準、速度快9倍!
2017.05.11 | Facebook

想到翻譯,多數人會直接聯想到這是Google的拿手絕活。不過,擁有19億全球用戶的Facebook,也希望發展翻譯技術打破社群媒體間的語言隔閡。而今日,Facebook利用和傳統翻譯技術不同的機器學習技術,推出號稱比Google翻譯準確性更高、速度快9倍的翻譯技術。

採和Google不同的機器學習技術,同時具備翻譯速度和品質

過去Facebook已經在網站上用到許多翻譯技術,例如將用戶貼文自動翻譯成其他語言。

特別的是,Facebook這次在翻譯模型採用的是機器學習中的卷積神經網路(CNN)技術,而非現在較主流、同時也是Google使用的機器學習翻譯技術——遞迴神經網路(RNN)。

比較兩者,差異在於RNN處理資料時會按照順序,一次只能處理一個單字、從左至右或右至左逐字翻譯,由於較符合文字的排列邏輯、準確度高,為當今主流的機器學習翻譯技術。不過,這樣的處理模式有一個缺點,即是無法利用GPU可水平多工作業的高效能加快翻譯速度。

在模型中加入「多重跳躍」和「守門」機制,翻譯模式更像人類

相較下,過去主要用於視覺辨識的CNN,則是可以同時處理一整句文字,更能利用GPU的多工處理模式,提升翻譯效率。同時,為了讓翻譯結果更準確,Facebook在模型中多加了「多重跳躍注意力(multi-hop attention)」和「守門(gating)」機制。

Facebook CNN 機器學習翻譯模型
Facebook採用卷積神經網路的翻譯模型,可一次處理多個單字,確認單字間的關聯性,找出下一個翻譯單字。
圖/ Facebook

不像過去為按照順序翻譯單字,「多重跳躍注意力」讓電腦在翻譯過程中會不斷確認單字間的關係,找出最相關的單字作為下一個要翻譯的單字。例如,若第一個翻譯的單字為動詞,那第二個單字可能會是相關的助動詞。而選出下一個翻譯單字後,「守門」機制則會審核目前翻譯出的整段句子,確認語句是否正確,藉此產出更好的翻譯結果。

翻譯結果優於Google

雖然這並非首次在翻譯模型使用CNN,但過去的CNN翻譯模型表現都遠不如RNN。而Facebook發表的全新CNN翻譯模型,不論準確度和速度都優於過去的翻譯模型。

根據Facebook發表的論文,從衡量翻譯結果的指標BLEU(bilingual evaluation understudy)可得知,以英文翻法文來看,新模型較過去最佳成果高了1.5BLEU,英文翻德文提高了0.5BLEU,英文翻俄羅斯語則提高了1.8BLEU。

Facebook CNNs 翻譯模型成果
根據Facebook發表的論文,Facebook採用卷積神經網路技術的最新翻譯模型(ConvS2S),翻譯表現比過去的翻譯模型要來的高分。
圖/ Facebook

Facebook已將該機器學習翻譯的訓練模型開源到GitHub。儘管目前該技術仍未實際用於Facebook服務中,但預期這套機器學習系統除了可用於翻譯,也能用於分辨對話不同主題、摘要文章,甚至能將對話中的不同概念聯想在一起,處理更複雜的問題。

資料來源:The VergeTechCrunchFacebook

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從台流轉型到跨界共創,2025亞洲新媒體高峰會以「RESILIENCE:韌性 · 突圍」驅動產業續航
從台流轉型到跨界共創,2025亞洲新媒體高峰會以「RESILIENCE:韌性 · 突圍」驅動產業續航

全球影視娛樂正處在結構翻轉的臨界點。從串流平台的競合與權力再分配,到生成式AI引爆的創作革命,再到觀眾注意力被碎片化的內容浪潮瓜分,市場規則幾乎在一年之內重寫。

在這樣的動盪中,「如何永續成長」成為所有內容產業的共同焦慮。台灣擁有豐沛的創作能量,卻在規模化與國際化的路上,始終面臨結構性瓶頸。為了回應時代考驗,NMEA(新媒體暨影視音發展協會)以「RESILIENCE:韌性 · 突圍」為題,將於11月24日至25日舉行2025亞洲新媒體高峰會,邀請超過五十位國內外產業領袖對話,從組織、內容、技術與商業模式出發,探討如何讓台灣影視娛樂在不確定中,創造屬於自己的續航動能。

韌性,從衝擊中找到成長的可能

「Resilience」一詞原本源自工程學,指材料在受壓後能回彈的能力。NMEA理事長李芃君指出,當這個詞被用於產業時,它所代表的已不只是「抗壓」,而是「擁抱變化與永續成長」的能力——在巨變中快速重組關鍵資源、甚至藉由創新找到新的突破。

她觀察,全球產業變動的背後,主要受到三股力道的衝擊:地緣政治的風險、科技典範的轉移,以及氣候與疫情等帶來的自然挑戰。這些因素同樣影響著台灣文化內容產業。

以台灣一家全球背光模組大廠為例。近年隨著國際電子品牌紛紛在筆電與平板產品導入OLED顯示技術,傳統背光模組市場面臨挑戰;該企業在察覺趨勢轉向後,選擇主動調整策略,透過併購前沿技術快速推出新產品,切入車用、醫療與AR/VR顯示等新領域。李芃君指出,這樣的轉向即是韌性的展現——在技術更迭的浪潮中重新定位自己,讓企業從被動防守,轉為開創下一波成長曲線。

「這種思維放回影視娛樂也一樣。當市場被新技術和新平台顛覆,產業若仍困於單一市場、單一資金、單一合作關係,就難以應對下一次衝擊。」她強調,建立韌性不能停留在抽象的口號,必須要有具體行動,而關鍵就在「多角化」。

多角化的市場讓故事能走出台灣、觸及不同文化的觀眾;多角化的技術與人才,讓製作不再受限於傳統框架;而多角化的資金與夥伴結構,則能減少對補助與單一委製案的依賴,形成正向循環的產業體質。諸如日本《鬼滅之刃》透過IP延伸創造跨世代效應,或泰國在政府策略支持與國際平台Netflix合作,讓在地內容走向全球,都是多角化的案例。

高峰會四大主軸,挖掘韌性的潛力

「政策當然重要,但最終能否長出韌性,關鍵仍在產業本身的自覺與行動力。」李芃君表示,第七屆亞洲新媒體高峰會以「台流轉型、跨界共創、影視創新、商模躍進」四大主軸為核心,期望讓韌性不再停留於口號,而能轉化為具體實踐。不只是思考「如何生存」,更要推動產業主動探索「如何成長」。

在「台流轉型」議題中,論壇將從亞洲娛樂的整體格局出發,思考台灣內容如何在國際市場中建立辨識度與合作機制。面對串流平台競爭與區域內容崛起,產業要重新定義「台流」的價值,從單點創作走向跨國布局。

「跨界共創」則從電競、音樂、體育到AI應用,剖析影視娛樂如何走向一個多層次的體驗場域。透過多個實際案例,探討不同產業之間的協作經驗,助攻內容突破原有框架,創造新的商業能量。

「影視創新」主軸聚焦於新技術與內容形式的融合。如:短劇風潮、現象級作品及AI生成式內容等,正改變影視產業的創作邏輯。論壇將聚焦技術如何成為創意夥伴,推動人才與內容的再進化。

最後,「商模躍進」則回應內容永續與變現挑戰。當觀眾行為與平台策略不斷重組,內容不再只是作品,也是可延伸、可轉化的商業資產。論壇將引導產業思考,如何讓內容價值在不同階段持續發酵,打造可長可久的生態循環。

李芃君強調,高峰會的價值,在於讓這些不同維度的討論彼此交會;唯有當創作、技術與資本願意對話,產業的韌性才能真正落地。「我們希望產業能從危機思維轉向成長思維,在對話與合作中,激盪出新的想像與行動。」

韌性,新媒體暨影視音產業必備的DNA

自2017年成立以來,NMEA持續扮演政策倡議與產業整合的推動者。每一屆高峰會也都對應時代命題,映照產業進化軌跡。從2023年「EMPOWERING」的全面賦能、2024年「CONSOLIDATION」的整合共榮,到今年的「RESILIENCE」發揮韌性、尋求突圍,李芃君形容,這是一條從能力啟動、資源整合到體質調整的路徑,引領台灣影視娛樂邁向國際舞台。

NMEA
NMEA理監事集結產業代表,共思壯大台灣內容產業之道。
圖/ NMEA

她指出,高峰會結束後,NMEA也將以工作坊與共創計畫延續對話熱度,讓產業交流落地為實際行動。協會也積極拓展跨域合作,從企業交流、IP授權推動到媒體合作,串聯更多產業能量。

值得注意的是,自2022年起,高峰會同步啟動線上直播,三年累計已吸引超過20萬名觀眾參與,單屆觀看更突破8.1萬人次。李芃君認為,這不僅是數據表現,更代表台灣影視產業逐漸建立國際話語權。當產業以開放與創新的態度前行,才能在全球文化浪潮中,站上屬於台灣的舞台。

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