据外媒报道，机器翻译技术自诞生以来已经走过了漫长的道路。虽然像谷歌这样的翻译曾经是粗糙的、不可靠的，并且只对最基本的翻译有用，但今天，由于人工智能的力量，它们可以出奇地准确。然而，一些古老的翻译方法仍然存在。例如，在Facebook上，句子首先从基础语言翻译成英语，然后再从英语翻译成目标语言。这是由于多种原因造成的，其中之一是缺乏用于非英语语言到语言翻译的有用人工智能训练数据。许多人将单词和短语从英语翻译成法语或从法语翻译成英语，但很少有人将内容从法语翻译成西班牙语或将西班牙语翻译成德语。这使得训练人工智能理解复杂的语言到语言的翻译成为一个相当困难的过程。然而，根据最近的Facebook博客文章，这家社交媒体巨头终于解决了这个问题并提出了解决方案。解决方案以M2M-100的形式出现，这是第一个“多语言机器翻译模型”。该模型可以在任何一对100种语言之间进行翻译，而不依赖于任何英语数据集。如果您怀疑它的有效性，您可以自己检查一下，因为该模型是完全开源的。Facebook表示，其多语言翻译模型比它所谓的“以英语为中心”的翻译系统更有意义。该公司声称M2M-100在机器翻译评估的BLEU量表上优于此类方法“10分”。据Facebook称，这个项目已经酝酿多年，虽然还有很大的改进空间，但公司对目前取得的进展感到满意。目前尚不清楚M2M-100何时或是否会直接在Facebook上发布。
