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   <title>小桂桂的回忆录 📒</title>
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     "date": "2024-07-19T14:30:25",
     "text": "今天在研究中日文翻译，去🤗上找了一圈发现并没有人训练中文翻日文的模型，即使语言很全的比如 Helsinki-NLP opus 系列也大部分都是转英语的模型。\n\n然后就在想，要做一个语言覆盖全面的翻译模型需要的资源好多啊，模型数量和语言数量是 n² 关系，如果要支持 33 种语言互相翻译就需要训练 1089 个模型... 那现有的翻译工具是怎么做的呢？\n\n然后发现谷歌翻译其实是用英语做了中间语言，先把所有语言翻译到英语再翻译到目标语言... 这样就只需要 2n 个模型了，但是会有很大问题，英语有歧义的东西就会翻错，比如「字符串」 > \"String\" > 「弦」\n\n那 DeepL 是怎么做的呢？简单测试一下发现是没有英语歧义问题的，字符串不会翻译成弦，弦也不会翻译成字符串... 但是仔细测试一下发现 DeepL 其实也是用英语中转的，因为中英翻译爆炸的时候中日会把英语的爆炸结果翻出来。那它是怎么做到消歧义的呢？好奇妙",
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     "date": "2024-07-19T14:42:19",
     "text": "没事了，DeepL 英语歧义也会翻错",
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     "date": "2024-07-19T15:36:21",
     "text": "测试了半天百度翻译，百度翻译确实没有英语歧义的问题\n\n...因为百度的中转语言是中文，当然没有英语歧义的问题，只有中文歧义的问题 🌚\n\n\"Beat a car\" > 「打车」 > 「タクシーを拾う」 (\"Take a taxi\")\n\n不过感觉中文确实比英文更难出现歧义，而且因为亚洲语言离中文更近，感觉百度翻译翻亚洲语言的准确率肯定比英语中转的 Google / DeepL 高",
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     "date": "2024-07-19T22:19:44",
     "text": "这几天每天都要重启电脑，只要电脑开机超过 24h 内存就绝对会被占满，然后 CPU 也会被内存管理占到 30% 左右...\n\n但是我用户的程序只占了 4.4GB，那剩下的 28GB 去哪了呢？\n\n今天实在受不了了，打开 sysinternals RamMap 仔细研究了一下，发现页表居然占了 7GB。看看进程发现我进程表 90% 都是 Docker 的僵尸进程，虽然每个只占 32K 的页表但是多了就把内存占满了 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323582802050680516.webp\">🛌</i>\n\n没想到会是 Docker 这么常用的东西的问题... 立即卸载（",
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       <title>小桂桂的回忆录 📒 #4179</title>
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