谷歌翻译离线翻译在机器学习中会更好

凭借公司在数据中心的计算能力，谷歌开始涉足人工智能和机器智能领域。 这非常有效，因为世界各地的人都可以看到好处，而无需投资新硬件。 此时，他们开始开发自己的硬件来处理这些计算周期，能够更高效地处理快速高效的机器学习算法所需的任务，从而为企业节省了大量成本。 他们进展的最新扩展是设备上的机器学习硬件。 今天，该公司展示了谷歌翻译是如何从设备上使用机器学习技术中获益的。

我们看到许多芯片供应商开始向SoC添加特殊的处理器，以便移动APP应用程序和服务在不连接互联网的情况下也能从这些新的神经网络算法中受益。 虽然不需要这些特殊的CPU来处理APP表示的机器学习任务，但是有了这些特殊的CPU，设备可以节省大量的时间和电池寿命。 谷歌试图向Pixel 2和Pixel 2 XL添加自己的定制芯片，以处理拍摄处理算法。

谷歌翻译演示神经机器翻译( NMT )于两年前被引入谷歌翻译。 从那以后，可以看到在线翻译的准确性有了很大的提高。 如果APP应用程序在线，则使用此功能；否则，请使用基于设备的基于短语的机器翻译( PBMT )。 所以，通常可以得到大致的想法，但不是那么准确。 今天发表的是NMT在设备上的下一个发展。 如图所示，在设备上是比PBMT更好的方法，但比在线NMT更不准确。

离线翻译在旅行中非常方便，所以尽可能准确地获取信息确实能改善体验。 要在谷歌翻译设备上使用此新发布的NMT，必须访问APP应用程序并下载您感兴趣的语言包(大小为35MB到45MB )。 未来几天，该新功能将提供59种语言版本。