Modelo de LLM de Translation (TLLM)

El modelo de traducción más reciente y de vanguardia de Google, TLLM, es un LLM ajustado con LoRA que proporciona la mayor calidad de traducción disponible. Logra puntuaciones de MetricX y COMET significativamente mejores en cargas de trabajo difíciles que otros modelos de traducción. Admite la personalización y la traducción adaptable más ligera.

Su ID de modelo es general/translation-llm.

Para acceder al modelo de LLM de tareas, debes tener un proyecto deGoogle Cloud que tenga habilitada la API de Cloud Translation - Advanced, con credenciales para realizar llamadas autenticadas. Para acceder al modelo con Python o con otro lenguaje de programación, instala la biblioteca cliente de la versión 3 adecuada .

En los ejemplos que se presentan aquí, PROJECT_ID representa el ID de tu proyecto y REGION_NAME representa el nombre de la región técnica de la región Google Cloud en la que deseas ejecutar la operación de traducción (como us-central1). Usa códigos ISO-639 para identificar los idiomas de origen y de destino cuando sea necesario.

Ejemplo de REST de traducción de texto

Puedes usar la API de REST para llamar a TranslateText en el modelo de LLM de tareas. Puedes colocar los campos de la solicitud en un archivo JSON con un nombre como request.json:

{
  "contents": ["This is text that I would like to have translated.",
               "It can include up to 1024 strings."],
  "mimeType": "text/plain",
  "sourceLanguageCode": "en"
  "targetLanguageCode": "it",
  "model": "projects/PROJECT_ID/locations/REGION_NAME/models/general/translation-llm"
}

Luego, puedes usar un comando curl para enviar la solicitud:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID:translateText"

La respuesta es un documento JSON con el siguiente aspecto:

{
  "translations": [
    {
      "translatedText": "Este es el texto que me gustaría traducir.",
      "model": "projects/PROJECT_ID/locations/REGION_NAME/models/general/translation-llm"
    },
    {
      "translatedText": "Puede incluir hasta 1024 cadenas.",
      "model": "projects/PROJECT_ID/locations/REGION_NAME/models/general/translation-llm"
    }
  ]
}

Ejemplo de Python de traducción de texto

Este es un ejemplo de código en Python para llamar a TranslateText con el modelo de LLM:

from google.cloud import translate_v3

def translate():

  response = translate_v3.TranslationServiceClient().translate_text(
      contents=["Life is short.",
                  "Art is long."],
      target_language_code='fr',
      source_language_code='en',
      parent=f"projects/PROJECT_ID/locations/REGION_NAME",
      model=f"projects/PROJECT_ID/locations/REGION_NAME/models/general/translation-llm"
  )

  print(response)

  return response

translate()

La respuesta adopta la forma de objetos JSON:

translations {
  translated_text: "La vie est courte."
  model: "projects/261347268520/locations/us-central1/models/general/translation-llm"
}
translations {
  translated_text: "L'art est long."
  model: "projects/261347268520/locations/us-central1/models/general/translation-llm"
}

translations {
  translated_text: "La vie est courte."
  model: "projects/261347268520/locations/us-central1/models/general/translation-llm"
}
translations {
  translated_text: "L'art est long."
  model: "projects/261347268520/locations/us-central1/models/general/translation-llm"