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　　据介绍，TranslateGemma在多项基准测试中表现出较高的效率。其中，12B版本在WMT24++数据集上的表现超越了参数规模为其两倍的基准模型，在涵盖55种语言的测试中，相比基础模型，其错误率有所降低。据悉，该模型系列的4B版本在部分场景下的性能可与更大的12B基准模型相媲美。

　　在技术实现上，TranslateGemma采用了特定的两阶段微调方案，即先在有监督的平行语料库上进行微调，再通过强化学习进一步优化翻译质量。该模型支持包括主流及低资源语言在内的多种语言对，并具备多模态能力。

　　为适配不同的部署需求，该系列模型提供了多种参数规格。其中，4B模型针对移动和边缘设备优化，12B模型可在消费级笔记本电脑上运行，而27B模型则适用于对翻译精度有更高要求的场景。目前，模型权重已可通过Hugging Face和Kaggle等平台获取。（袁宁）

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