HY-MT1.5模型解释工具：Attention可视化

1. 引言

随着大模型在机器翻译领域的广泛应用，模型的可解释性逐渐成为工程落地中的关键问题。特别是在专业翻译、术语一致性要求高的场景中，开发者和语言学家需要深入理解模型“为何这样翻译”。腾讯开源的混元翻译大模型HY-MT1.5系列不仅在性能上表现出色，更提供了强大的可解释能力支持，其中最核心的便是Attention权重可视化技术。

本文将围绕HY-MT1.5系列模型（包括HY-MT1.5-1.8B与HY-MT1.5-7B），重点解析其内置的Attention机制如何用于翻译过程的可解释性分析，并通过实际案例展示如何利用该功能洞察模型内部决策逻辑，提升翻译质量控制与调试效率。

2. 模型介绍

2.1 HY-MT1.5系列双模型架构

混元翻译模型1.5版本包含两个主力模型：

HY-MT1.5-1.8B：参数量为18亿的小型高效模型
HY-MT1.5-7B：参数量达70亿的高性能大模型

两者均专注于支持33种主流语言之间的互译任务，并特别融合了5种民族语言及方言变体（如粤语、藏语等），显著增强了对中文多语种生态的支持能力。

大模型升级背景

HY-MT1.5-7B 是基于腾讯在WMT25国际机器翻译大赛中夺冠模型进一步优化而来。相较于早期版本，新版本在以下三方面进行了关键增强：

解释性翻译优化：提升对歧义句、文化隐喻类表达的理解与生成能力；
混合语言场景适应：更好处理中英夹杂、方言与普通话混用等真实语境；
新增高级功能支持：
术语干预（Term Intervention）
上下文感知翻译（Context-Aware Translation）
格式化输出保持（Formatting Preservation）

这些改进使得HY-MT1.5-7B在新闻、科技文档、法律文本等复杂领域表现尤为突出。

2.2 小模型的极致平衡：HY-MT1.5-1.8B

尽管参数规模仅为HY-MT1.5-7B的约四分之一，但HY-MT1.5-1.8B在多个基准测试中展现出接近大模型的翻译质量。更重要的是，它在推理速度与资源消耗之间实现了极佳平衡。

经过INT8量化后，该模型可在单张消费级显卡（如NVIDIA RTX 4090D）甚至边缘设备上运行，适用于实时字幕翻译、手持翻译机、车载语音系统等低延迟场景。

模型	参数量	推理硬件需求	典型应用场景
HY-MT1.5-1.8B	1.8B	单卡/边缘设备	实时翻译、移动端
HY-MT1.5-7B	7B	多GPU服务器	高精度文档翻译

3. 核心特性与优势

3.1 同规模领先性能

HY-MT1.5-1.8B 在 BLEU、COMET 等多项翻译评测指标上超越同级别开源模型（如M2M-100、OPUS-MT），甚至在部分语向上的表现优于某些商业API（如Google Translate基础版）。这得益于其高质量的预训练语料、精细化的Tokenizer设计以及高效的Decoder架构。

3.2 可部署性强

该模型支持多种量化方式（FP16、INT8、GGUF格式导出），便于在不同平台部署：

移动端：通过ONNX Runtime或Llama.cpp集成
嵌入式设备：使用TensorRT-Lite进行加速
Web端：结合WebAssembly实现浏览器内本地推理

3.3 大模型专项优化

HY-MT1.5-7B 相较于2023年9月发布的初代开源版本，在以下两类场景中取得显著进步：

带注释文本翻译：能识别原文中的括号说明、脚注等内容，并合理保留或转换语义。
混合语言输入：例如“这个function返回一个error code”，模型可准确判断中英文角色分工，避免错译或漏译。

3.4 高级翻译控制功能

两个模型均支持三大企业级翻译功能：

功能	说明
术语干预	用户提供术语表（如“AI→人工智能”），强制模型遵循指定译法
上下文翻译	利用前序句子信息缓解指代消解问题（如“他”指谁）
格式化翻译	保留HTML标签、Markdown结构、数字单位等非文本元素

这些功能的背后，正是Attention机制发挥关键作用——而这也为我们提供了可视化分析的基础。

4. Attention可视化：让翻译决策“看得见”

4.1 什么是Attention机制？

在Transformer架构中，Attention机制决定了模型在生成目标词时，关注源句子中哪些位置的信息。以中译英为例：

中文输入：“我喜欢自然语言处理”
英文输出：“I love NLP”

当模型生成“love”时，它的注意力主要集中在“喜欢”上；生成“NLP”时，则聚焦于“自然语言处理”。

这种“源-目标对齐关系”可以通过热力图（Heatmap）直观呈现，即所谓的Attention Visualization。

4.2 如何获取Attention权重？

HY-MT1.5系列模型在推理过程中可通过设置output_attentions=True返回每一层Decoder的Attention矩阵。具体流程如下：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM # 加载模型与分词器 model_name = "Tencent/HY-MT1.5-1.8B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name, output_attentions=True) # 输入文本 src_text = "混元大模型支持多语言翻译。" inputs = tokenizer(src_text, return_tensors="pt", padding=True) # 推理并获取注意力 outputs = model.generate( inputs.input_ids, max_length=100, output_attentions=True, return_dict_in_generate=True ) # 提取Decoder第0层的跨注意力（Cross-Attention） cross_attentions = outputs.cross_attentions # tuple of (batch, heads, tgt_len, src_len) first_layer_attn = cross_attentions[0][0].detach().numpy() # [heads, tgt_len, src_len]

上述代码中，cross_attentions包含了每个生成步中Decoder对Encoder输出的关注分布，可用于后续可视化。

4.3 可视化实战：分析一次翻译决策

我们使用matplotlib和seaborn绘制Attention热力图：

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 解码token src_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs.input_ids[0]) tgt_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(outputs.sequences[0]) # 取第一个head的平均attention（简化展示） attn_matrix = first_layer_attn.mean(axis=0) # 平均所有注意力头 [tgt_len, src_len] # 绘图 plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap( attn_matrix, xticklabels=src_tokens, yticklabels=tgt_tokens, cmap='Blues', cbar=True ) plt.xlabel("Source Tokens") plt.ylabel("Target Tokens") plt.title("Attention Weights: Source-to-Target Alignment") plt.xticks(rotation=45) plt.yticks(rotation=0) plt.tight_layout() plt.show()

输出图像将显示每个目标词与源词之间的关联强度。理想情况下，我们会看到清晰的对角线对齐模式，表明模型具备良好的语序建模能力。