字節(jié)大模型同傳智能體，一出手就是媲美人類的同聲傳譯水平

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原標(biāo)題：字節(jié)大模型同傳智能體，一出手就是媲美人類的同聲傳譯水平
關(guān)鍵字：字節(jié)跳動(dòng),記憶體,模型,系統(tǒng),人類
文章來(lái)源：機(jī)器之心
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機(jī)器之心發(fā)布
機(jī)器之心編輯部無(wú)論是語(yǔ)速超快、發(fā)音復(fù)雜的繞口令，還是精妙絕倫的文言文，又或是充滿即興和靈感的隨意，模型都能流暢自然地給出準(zhǔn)確而地道的翻譯結(jié)果。近年來(lái)，人工智能（Aritificial Intelligence, AI），尤其是以大語(yǔ)言模型（Large Language Models, LLMs）為代表的 AI 正以驚人的速度發(fā)展，這些模型在多種自然語(yǔ)言處理任務(wù)中展現(xiàn)了卓越的能力。然而，盡管在許多領(lǐng)域取得了突破，代表著人類頂尖語(yǔ)言水平的同聲傳譯（Simultaneous Interpretation, SI）依然是一個(gè)未被完全攻克的難題。
市面上傳統(tǒng)的同聲傳譯軟件通常采用級(jí)聯(lián)模型（cascaded model）的方法，即先進(jìn)行自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（Automatic Speech Recognition, ASR），然后再進(jìn)行機(jī)器翻譯（Machine Translation, MT）。這種方法存在一個(gè)顯著的問(wèn)題 —— 錯(cuò)誤傳播。ASR 過(guò)程中的錯(cuò)誤會(huì)直接影響到后續(xù)的翻譯質(zhì)量，導(dǎo)致嚴(yán)重的誤差累積。此外，傳統(tǒng)的同聲傳譯系統(tǒng)由于受限于低延時(shí)的要求，通常只使用了性能較差的小模型，這在應(yīng)

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