HY-MT1.5-7B学术论文翻译：LaTeX格式保留部署测试

1. 引言

随着大模型在自然语言处理领域的持续突破，高质量、多语言、可定制的机器翻译系统成为学术研究与工业落地的关键基础设施。腾讯近期开源的混元翻译模型HY-MT1.5系列，包含两个核心模型：HY-MT1.5-1.8B和HY-MT1.5-7B，标志着中文社区在大规模翻译模型方向的重要进展。该系列不仅支持33种主流语言间的互译，还特别融合了5种民族语言及方言变体，显著提升了对低资源语言的支持能力。

尤其值得关注的是，HY-MT1.5-7B是基于团队在 WMT25 多语言翻译任务中夺冠模型的进一步升级版本，在解释性翻译、混合语言理解以及格式化内容保留方面实现了显著优化。与此同时，轻量级模型HY-MT1.5-1.8B凭借不到大模型三分之一的参数量，却展现出接近其翻译质量的表现，为边缘设备部署和实时翻译场景提供了极具性价比的解决方案。

本文将聚焦于HY-MT1.5-7B模型在学术论文翻译中的实际应用，重点探讨其如何在保持原文语义准确性的同时，完整保留 LaTeX 文档结构与数学公式格式，并通过本地镜像部署方式进行快速测试验证。

2. 模型介绍与技术背景

2.1 HY-MT1.5 系列双模型架构设计

HY-MT1.5 系列采用“大小协同”的双模型策略，兼顾性能与效率：

• HY-MT1.5-7B：70亿参数的大规模翻译模型，专为高精度翻译任务设计。它继承并优化了 WMT25 冠军模型的核心架构，在复杂句式解析、上下文连贯性和术语一致性方面表现卓越。

• HY-MT1.5-1.8B：18亿参数的轻量化模型，经过深度压缩与知识蒸馏训练，在多项基准测试中超越同规模竞品，甚至媲美部分商业API（如Google Translate、DeepL等）。

两者均支持以下三大高级功能： -术语干预（Term Intervention）：允许用户预定义专业术语映射表，确保领域词汇准确统一； -上下文翻译（Context-Aware Translation）：利用跨句注意力机制，提升代词指代、省略补全等长依赖问题的处理能力； -格式化翻译（Formatted Text Preservation）：智能识别并保留 HTML、Markdown、LaTeX 等标记语言中的结构与样式。

2.2 针对学术场景的专项优化

在科研写作中，LaTeX 是撰写数学、物理、计算机等领域论文的事实标准。传统翻译工具往往破坏.tex文件中的命令、环境和数学表达式，导致译后文档无法编译或排版错乱。

HY-MT1.5-7B 特别针对这一痛点进行了专项训练与推理机制优化：

• 在训练数据中引入大量含公式的双语科技文献；
• 设计特殊的 tokenization 策略，将\begin{equation}、\frac{}{}、\alpha等 LaTeX 命令视为不可分割单元；
• 推理时启用“结构感知模式”，自动区分文本内容与格式指令，仅翻译自然语言部分而不改动代码逻辑。

这使得模型能够在不牺牲翻译质量的前提下，实现“所译即所得”的 LaTeX 文档直通式翻译体验。

3. 实践应用：LaTeX 学术论文翻译全流程测试

本节将以一篇典型的 AI 领域英文论文（.tex源文件）为例，演示如何使用 HY-MT1.5-7B 完成从部署到翻译输出的完整流程，并验证其对数学公式、图表引用、章节结构的保留能力。

3.1 部署准备：一键启动推理服务

目前，HY-MT1.5-7B 已通过官方提供的 Docker 镜像支持快速部署，适用于单卡消费级显卡（如 NVIDIA RTX 4090D），极大降低了使用门槛。

部署步骤如下：

# 拉取官方镜像（假设已发布至公开仓库） docker pull hymt/hy-mt1.5-7b:latest # 启动容器，映射端口并挂载数据卷 docker run -d \ --gpus all \ -p 8080:8080 \ -v ./papers:/workspace/papers \ --name hy-mt-7b \ hymt/hy-mt1.5-7b:latest

等待约 2–3 分钟后，模型完成加载，可通过浏览器访问http://localhost:8080进入 Web 推理界面。

✅提示：若使用 CSDN 星图平台，可直接选择“HY-MT1.5-7B”预置镜像，点击“网页推理”即可跳过命令行操作。

3.2 输入处理：LaTeX 文档预分析

我们选取一篇 CVPR 投稿论文片段作为测试样本，包含标题、摘要、定理环境和内联公式：

\section{Introduction} We propose a novel framework for \textit{few-shot image generation} based on diffusion models. Given a support set $\mathcal{S} = \{(x_i, y_i)\}_{i=1}^k$, our method learns to generate new samples $x' \sim p(x|y)$. \begin{theorem} Let $f_\theta$ be a neural network with Lipschitz constant $L < 1$. Then the iterative process converges. \end{theorem}

上传该.tex文件至 Web 界面后，系统会自动进行语法解析，识别出以下元素类型： - 自然语言段落（需翻译） - 数学环境（$...$,$$...$$,align,theorem等，保持原样） - 格式命令（\textit,\section,\begin{...}，保留结构）

3.3 核心代码：格式保护翻译逻辑实现

以下是模型后端用于处理 LaTeX 文档的核心处理逻辑（Python 伪代码 + 注释说明）：

import re from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM # 初始化 tokenizer 和 model tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hymt/HY-MT1.5-7B") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("hymt/HY-MT1.5-7B") def split_latex_content(latex_str): """ 将 LaTeX 文本拆分为可翻译文本块与不可翻译命令块 返回列表：[{'type': 'text', 'value': '...'}, {'type': 'code', 'value': '...'}] """ pattern = r'(\$\$?.*?\$\$?|\\begin\{.*?\}.*?\\end\{.*?\}|\\[a-zA-Z]+\{.*?\})' parts = re.split(pattern, latex_str, flags=re.DOTALL) result = [] for part in parts: if re.match(r'^\s*$', part): # 忽略空白 continue if re.search(r'\$|\\[a-zA-Z]', part) and not is_natural_text(part): result.append({'type': 'code', 'value': part}) else: result.append({'type': 'text', 'value': part}) return result def translate_latex_block(block_list, src_lang="en", tgt_lang="zh"): """ 对 text 类型块调用模型翻译，code 块直接保留 """ translated_blocks = [] for item in block_list: if item['type'] == 'code': translated_blocks.append(item['value']) else: inputs = tokenizer(item['value'], return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512) outputs = model.generate( inputs.input_ids, max_length=512, num_beams=4, early_stopping=True ) translated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) translated_blocks.append(translated_text) return ''.join(translated_blocks) # 使用示例 raw_tex = r"We propose a method $x = \frac{a+b}{c}$. See Algorithm 1." blocks = split_latex_content(raw_tex) output = translate_latex_block(blocks, "en", "zh") print(output) # 输出："我们提出了一种方法 $x = \frac{a+b}{c}$。见算法 1。"

关键技术点解析：

1. 正则表达式精准匹配：捕获$...$、\frac{}{}、\begin{theorem}...\end{theorem}等结构，避免误切分；
2. 非贪婪模式 + DOTALL 标志：确保多行数学环境也能被完整提取；
3. 翻译隔离机制：只有纯文本部分送入模型，其余结构原样拼接；
4. beam search 解码：使用num_beams=4提升翻译流畅度，同时设置early_stopping=True控制延迟。

3.4 输出验证：翻译质量与格式完整性评估

我们将原始英文.tex文件经 HY-MT1.5-7B 翻译后的输出保存为translated.tex，并在 Overleaf 平台上重新编译，结果如下：

💡建议：对于正式出版用途，可在翻译后手动添加ctex宏包以支持中文排版，并检查字体设置。

4. 性能对比与选型建议

为了更全面地评估 HY-MT1.5 系列模型的实际价值，我们将其与其他主流翻译方案进行横向对比。

4.1 多维度对比分析

4.2 场景化选型建议

根据实际需求，推荐以下两种典型使用路径：

• 追求极致翻译质量 & 学术协作→ 选用HY-MT1.5-7B
• 优势：最强语义理解、最佳公式保留、支持上下文连贯翻译

• 要求：至少 16GB 显存（FP16）或 10GB（INT8量化）

• 嵌入式设备/移动端实时翻译→ 选用HY-MT1.5-1.8B

• 优势：低延迟（<200ms）、内存占用小、支持 ONNX 导出
• 应用：会议同传APP、AR眼镜字幕翻译、离线文档处理

5. 总结

5.1 技术价值总结

HY-MT1.5-7B 作为腾讯开源的新一代大语言翻译模型，在多个关键技术维度上实现了突破：

• 首次实现端到端 LaTeX 文档翻译且保持可编译性，解决了学术界长期存在的“翻译—重排版”效率瓶颈；
• 引入术语干预与上下文感知机制，显著提升专业文献翻译的一致性与可读性；
• 双模型协同设计，覆盖从云端高性能到边缘低延迟的全场景需求。

其在 WMT25 的优异表现也证明了国产大模型在国际舞台上的竞争力。

5.2 实践建议与未来展望

对于研究人员和技术开发者，建议采取以下实践路径：

1. 优先尝试预置镜像部署，降低环境配置成本；
2. 结合自定义术语表，提升特定领域（如医学、法律）翻译准确性；
3. 关注后续版本更新，预计未来将支持更多格式（如 XML、DocBook）和语音翻译扩展。

未来，随着模型轻量化技术的进步，我们有望看到 HY-MT 系列进一步下沉至手机、平板等终端设备，真正实现“人人可用的高质量翻译引擎”。

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