Facebook开发了第一个多语言机器翻译模型，无需使用英语作为中介即可翻译多达100种语言。该系统称为M2M-100，使用人工智能。
根据Facebook研究助理Angela Fan的说法，这是朝着理解不同任务中所有语言的通用模型迈出的重要一步。该公司尚未发布有关何时实施该模型的信息。到目前为止，技术只是一个研究项目。
最初，研究团队从互联网上收集了100种不同语言的75亿对短语的信息，优先考虑互联网用户最需要的翻译内容。
然后，根据语言，地理和文化的相似性将语言分为14组。例如，其中一个这样的群体包括印度通用语言，例如印地语，孟加拉语和马拉地语。为了促进人们的理解，团队决定建立翻译桥梁。
在印度语言方面，印地语，孟加拉语和泰米尔语是印度-雅利安人的中介。该公司表示，通过这种技术，它在BLEU度量标准上已经超过了以英语为中心的系统10分，该标准可以评估自动翻译，达到20.1分。
“从英语到法语翻译时，大多数以英语为中心的多语言模型都从中文到英语，从英语到法语进行训练，因为英语训练数据非常广泛，” Angela Fan解释说。“我们的模型直接训练中文到法语的数据，以更好地保留含义。”
尽管尚未将它集成到Facebook中，用户可以用160多种语言发布内容，但是该团队进行的测试表明该模型可以支持多种翻译。
