活跃用户规模持续提升,订阅用户转换率稳步提升。MAU是公司用于衡量全球活跃用户规模的指标,16年公司MAU(月活跃用户)仅为1790万人,...
2023-08-15 66 教育行业
有道 15 年来不断升级翻译技术模型以满足用户多元化的需求。2008 年,有道首先推出国 内第一个商用机器翻译引擎,经过 15 年技术迭代,有道逐渐从统计翻译发展到神经网络翻 译,并一步步升级到 Transformer 模型,翻译质量越来越高,翻译的应用形态越来越丰富, 越来越受到用户的欢迎。公司介绍,有道词典月活用户已超过 1 亿,是国内词典翻译市场 的第一名。随着用户对翻译的上下文理解、文体、语气等方面提出了更丰富的要求,有道 推出大语言模型(LLM)翻译,为用户提供更加场景化、高质量的机器翻译技术,公司预 计今年 Q3 上线。有道 LLM 翻译的优势: 1)模型理解能力及表达能力全面提高:例如翻译同一则关于特斯拉的新闻,与谷歌和 ChatGPT 相比,有道翻译在表达上更符合中文语言习惯, 做到了简洁、准确、流畅。 2)篇章级问题处理更好:能关注到更多上下文信息,引用、指代、术语更加一致自然,篇 章级翻译处理更完善。例如,同样是翻译一则与日本福岛事件相关的新闻,与谷歌和 ChatGPT 相比,有道翻译做到了先讲核心事实、后加背景信息的“倒金字塔结构”,对文章 上下文逻辑关系的理解较为准确。 3)交互形式全面升级:从 YNMT 升级到自然语言指令,用户可自定义场景,千人千面。
文档问答可以迅速提取文献中的关键信息,提高学习和工作效率。一篇上万字的文献在正 常情况下阅读并提取关键信息需要花费很长时间和精力,但是文档问答可以利用不到一分 钟的时间进行信息抽取和语义理解,并对问题进行高质量回答,将工作、科研时间缩短十 倍(公司内部测试数据),大大提高了阅读文献的效率。 分析专业文章时,模型能够根据学科特点进行论点整合、概念解释、表格信息提取等,满 足用户的专业学习需求。下面是用文档回答功能分析两篇学术论文的例子。第一篇文章是 心理学相关的英文文献,文档问答将其翻译为中文,并提供左右精准对照,方便用户的理 解和定位。在搜索框输入“总结一下本文的核心观点”后,文本框内迅速出现了一段对文 章内容的概括,并且标注来源页码,方便用户核查校对。对于文中出现的概念,文档问答 提供划词解释功能,能够较好地满足用户的学习需求。在对计算机领域的文章进行文档问 答时,模型展示了从表格中提取信息并进行分析总结的能力。对于更考验理解力的问题, 例如“这篇论文提出的方法和之前的工作相比有什么优势?它是用什么指标来评估效果的” 等,文档问答也能够迅速总结并给出回答和精准定位。这些功能将极大提高用户的生产力。
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