阿里國(guó)際也在卷AI，研發(fā)大模型Marco獲WMT機(jī)器翻譯大賽六項(xiàng)冠軍

雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))訊，2025年國(guó)際機(jī)器翻譯大賽WMT (Conference on Machine Translation) 宣布最終排名，阿里國(guó)際AI Business的翻譯大模型Marco-MT-Algharb斬獲6項(xiàng)冠軍，4項(xiàng)亞軍和2項(xiàng)季軍。

其中，在最受關(guān)注的英中語(yǔ)向上，Marco-MT超越了Gemini 2.5 Pro、GPT-4.1、Claude 4和Mistral-Medium等所有頂尖閉源AI系統(tǒng)，登頂榜首。

阿里國(guó)際的Marco-MT模型參加的是WMT競(jìng)賽中難度更高的受限賽道。相比于非受限賽道，受限賽道不僅要求模型能夠處理文學(xué)、新聞、社交媒體等多樣化內(nèi)容，還需嚴(yán)格遵守僅使用開源數(shù)據(jù)和開源模型，且模型規(guī)模不超過(guò)20B的限制條件。

Marco-MT此次奪冠，關(guān)鍵在于將豐富的電商翻譯模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)與一套原創(chuàng)訓(xùn)練方法M2PO（多階段偏好優(yōu)化）相結(jié)合，成功將強(qiáng)化學(xué)習(xí)范式應(yīng)用于大模型翻譯領(lǐng)域。

該系統(tǒng)分三步提升翻譯質(zhì)量：先通過(guò)兩輪監(jiān)督微調(diào)拓寬知識(shí)基礎(chǔ)；再引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)，讓模型學(xué)會(huì)判斷譯文優(yōu)劣；最后在解碼階段融合詞對(duì)齊與重排序技術(shù)，在保證流暢的同時(shí)精準(zhǔn)還原原文，顯著提升翻譯的準(zhǔn)確性和忠實(shí)度。

此次比賽模型已開源，可在Hugging Face了解技術(shù)詳情、在線體驗(yàn)翻譯：

Hugging Face: https://huggingface.co/AIDC-AI/Marco-MT-Algharb

演示系統(tǒng): https://huggingface.co/spaces/AIDC-AI/Marco-MT-Algharb

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