Модели переводчицы: Модели переводчики в Москве | Evamodels — supermodelsgroup.ru

Содержание

Модели переводчики в Москве | Evamodels

Если вы планируете провести специализированное мероприятие международного уровня, продвигаете бренд, рассчитанный на иностранную аудиторию, или работаете с иноязычными компаниями, вам необходимы грамотные переводчики. Но намного быстрее получится создать положительный образ, привлечь внимание и расположить аудиторию мероприятия к вашему бренду, если в роли переводчиков выступят профессиональные модели, свободно владеющие иностранным языком. Они смогут совместить классическую представительскую функцию моделей на выставках и профильных мероприятиях с функционалом переводчиков.

Переводчики и переводчицы для выставок

В каталоге нашего агентства представлен большой выбор портфолио переводчиков-стендистов – юношей и девушек с великолепным знанием различных иностранных языков. Мы предлагаем только лучших моделей-переводчиков и уверены, что они прекрасно справятся с поставленной задачей: ответят на вопросы зарубежных гостей, презентуют бренд, будут приветливы и убедительны.

Наши менеджеры помогут вам подобрать для выставки профессионального переводчика с английского (или любого другого языка), в соответствии с рядом критериев:

приятная внешность, гармонирующая с особенностями представляемого продукта;
четкое понимание и уверенные знания профессиональной терминологии, возможность свободно использовать ее в разговоре;
умение корректно преподнести достоинства и преимущества продукта/ бренда;
прекрасные коммуникативные навыки, искусство убеждения, стрессоустойчивость, чувство юмора и общая эрудиция.

Обязанности моделей переводчиков

Модели-переводчики могут выполнять достаточно широкий спектр обязанностей, который варьируется в зависимости от формата мероприятия и поставленных задач. Часто переводчицы имеют профильное лингвистическое или филологическое образование и опыт работы за границей, что позволяет им свободно чувствовать себя в разговоре с иностранными посетителями.

Функционал моделей-переводчиков может заключаться как в демонстрации товара или услуг компании на площадке бренда, так и в сопровождении конкретного гостя.

Такая практика особенно популярна при подготовке к заключению контракта с иностранными партнерами или инвесторами.

наши модели

Смотреть каталог

Красота и профессионализм

Переводчик с приятной внешностью и хорошими манерами даже в рамках деловых мероприятий работает на имидж и репутацию компании. Мы с удовольствием поможем вам с выбором модели-переводчика, с учетом специфики мероприятия. Далеко не всегда мы рекомендуем выбирать переводчика девушку: есть события и бренды, для представления которых лучше остановиться на модели мужского пола. Они более привычны и убедительны в рамках демонстрации технических товаров, информационных технологий, а также при непосредственной работе с женской аудиторией.

Преимущества моделей переводчиков

У моделей-переводчиков есть безусловное преимущество перед классическими моделями – свободное владение иностранным языком. И как бонус – высокие коммуникативные навыки, отточенные за время учебы и практики за рубежом.

Чтобы найти на выставку моделей-переводчиков, оставьте заявку на нашем сайте. Через несколько минут с вами свяжется один из менеджеров для оформления заказа. А если не хотите ждать, то просто позвоните по телефону, указанному на сайте.

Почему вам понравится работать с нами

Только актуальная база профессиональных моделей – мы своевременно обновляем наш каталог с портфолио. И предлагаем только профессиональных моделей с опытом работы от 3-х лет, поэтому вы можете быть уверены, что мероприятие пройдет безупречно.
Всегда на связи. Наши менеджеры и кураторы будут с вами на связи с момента оформления заказа до окончания мероприятия. Мы отвечаем за качество наших услуг!
Опыт в fashion-индустрии более 10 лет. Команда нашего агентства успешно реализовала множество самых разных проектов. И 92% клиентов остаются с нами!

Креативный подход и уникальные концепции. Мы с удовольствием организуем для вас под ключ любое мероприятие с участием профессиональных моделей.

Другие проекты

Дополнительные услуги

Визажист

Фотограф

Пошив промо-формы

Предметная съёмка

Видеооператор

Супервайзер

Актеры и перфоманс

POSM

Аренда студии

Аренда мебели и декораций

Я заказчик

Я модель

Отправьте заявку прямо сейчас и мы вам перезвоним

Ваши данные не будут переданы третьим лицам, подробнее о политике конфиденциальности

Фигура модели, характер товарища: что известно о переводчице Путина, которая отвлекла Трампа

Встреча Владимира Путина и Дональда Трампа во время саммита G20 в 2019 году в Осаке

Кажется, в поэму Николая Некрасова пора вводить новую строчку, ведь с годами загадочные русские женщины научились и коня на скаку останавливать, и в горящую избу входить, и чужих президентов с ума сводить. Именно с такими обвинениями выступила бывшая пресс-секретарь Дональда Трампа Стефани Гришэм, которая заявила, что Владимир Путин нарочно отвлекал ее начальника… красивой переводчицей.

«Это была привлекательная брюнетка с длинными волосами, красивым лицом и отменной фигурой. Она ( Фиона Хилл, советник Трампа — прим. ред.) сказала, что подозревает, что Путин мог специально выбрать такую женщину, чтобы отвлечь президента», — пишет Стефани в своей книге.

Ее выпад сочли бы за желание популяризировать свои мемуары, если бы не удивительная схожесть Дарьи Боярской (а именно так звали переводчицу Путина) с Меланьей Трамп. Взгляните сами, есть что-то кошачье и очень женственное в позах и внешности россиянки, которая за день стала мировой знаменитостью с титулом самой красивой переводчицы.

Дарья Боярская, Сергей Лавров

Мелания Трамп

Все европейские СМИ тут же начали прочесывать соцсети в поисках страницы Дарьи. Как она выглядит не на работе, замужем ли, чем занимается в свободное время? Как назло, Инстаграм (запрещенная в России экстремистская организация) переводчицы со звучной фамилией закрыт, а остальные страницы удалены. Пришлось журналистам обращаться к тем, кто застал становление самой обаятельной и привлекательной «синхронистки».

Директор Санкт-Петербургской высшей школы перевода Ирина Алексеева с гордостью вспоминает свою студентку, называя ее эталоном профессии. Никогда не подведет, всегда скромна и собрана — вот, что нужно переводчику МИДа, чтобы познакомиться с президентом и поехать с ним на переговоры.

«Дарья — лучший тому образец: невозмутимое лицо, скромное поведение, неброская одежда, но дорогая сумка, готовность прийти на помощь в любой ситуации», — говорит Алексеева.

Таблоид The Sun уже несколько дней обсуждает самую красивую русскую переводчицу

Как познавательно, однако! Образцовых переводчиц, оказывается, тоже встречают по одежке, желательно, скромной, и брендовым сумочкам. Западные СМИ, получившие доступ к Инстаграму (запрещенная в России экстремистская организация) Дарьи, «раскопали» в нем чувственные фотосессии, чем только убедили читателей в том, что Боярская стала тайным оружием Кремля.

Глядишь, еще и глазами стреляет!

Встреча Владимира Путина и Дональда Трампа во время саммита G20 в 2019 году в Осаке

Но на работе Дарья демонстрирует отнюдь не кожаные платья, длинные ноги и фигуру модели, а доскональное знание английского и немецкого. Ну, и характер настоящего товарища, о котором говорила Алексеева.

Не менее десяти лет Дарья трудится на МИД, сопровождая Сергея Лаврова и Владимира Путина в поездках в Европу. С министром иностранных дел она побывала в Женеве, выступая с ним в ООН, а президенту помогала договориться с главой компании «Статойл» Хелье Лундом.

Бывший заместитель генсека ООН Сергей Орджоникидзе удивился позиции американцев, ведь когда президенту или другому первому лицу государства выделяют переводчика, спикер в последнюю очередь думает о том, кого для него подберут — это забота МИДа. «А кто там: женщина или мужчина — это уже детали, которые не имеют отношения к делу», — говорит Сергей.

Владимир Путин на похоронах Жака Ширака, Франция, 2019 год

Забавное совпадение: в 2019 на похоронах бывшего президента Франции Жака Ширака Путин тоже был с переводчицей-женщиной, и французские журналисты тогда приняли ее за жену Владимира Владимировича.

Разобравшись, кто есть кто, для другой помощницы президента придумали новую легенду обольстительницы. Вот вам и сюжет для второй части «Красного воробья». Жаль только, что Дженнифер Лоуренс в фильме про Дарью Боярскую не сыграет — беременна.

Дарья Боярская

Еще больше новостей в нашем Телеграм-канале.

Использованы материалы: BFM.ru, Вести

Фото: Getty Images, @dariaboyarskaya, скриншот

Елизавета Чепрасова

Модели трансляционной эквивалентности (также известные как Модели перевода)

Модели трансляционной эквивалентности
(также известные как Модели перевода) Протей Проект

Кафедра компьютерных наук
Нью-Йоркский университет

Модели перевода описывают математическую связь между двумя или несколько языков.

Мы называем их моделями трансляционной эквивалентности. потому что главное, что они стремятся предсказать, это то, будут ли выражения в разных языках имеют эквивалентное значение.

Хорошая модель перевода является ключом ко многим транслингвальным приложений, самым известным из которых является машинный перевод (MT). (Это было в контексте их применения к МТ, что они первоначально назывались «модели перевода».) Другие приложения включают межъязыковые поиск информации, компьютерное изучение языков, различные инструменты для переводчиков, загрузка OCR для новых языков и т. д. Мы очень заинтересованы в применении моделей перевода такими способами, но нас также интересует более фундаментальный вопрос о том, как инженерные модели перевода, которые являются более мощными и надежными для произвольного приложения. Этот вид инженерных изысканий аналогично тому, к чему стремятся конструкторы механических двигателей мощность и эффективность, не принимая во внимание тип транспортного средства, которое двигатель может работать.

В наши дни создаются лучшие модели переводческой эквивалентности. эмпирически. Вместо того, чтобы кодировать отношение эквивалентности из самоанализ, компьютерные лингвисты используют методы машинного обучения вывести их из «битекстов», т. е. пар текстов, которые переводы друг друга. Идея состоит в том, что, глядя на множество пар текстов, эквивалентных переводу, компьютеры должны иметь возможность выяснить, какие выражения трансляционно эквивалентны.

Идеальная модель переводческой эквивалентности должна учитывать все аспект языка, от мельчайших деталей, таких как варианты написания в изменения текста и гласных в речи до тонких прагматических факторов, таких как саркастичен ли говорящий. Однако естественные языки очень большие и сложные математические объекты, и перевод Моделирование — очень молодая область исследований. Следовательно, большинство Опубликованные модели концентрируются только на одном аспекте языка, таком как синтаксиса или дискурса. Большинство публикуемых моделей также страдают от плохой предсказательная сила, то есть они часто ошибаются при проверке в реальном мире тексты.

Вот почему переводческие услуги в Интернете часто лучше источником развлечения, чем полезной информации. Надежные модели поскольку значительные «слои» языка только начали появляться, такие как наши собственные модели переводческой эквивалентности слов.

Лучшие сегодняшние модели перевода, по сути, являются конечными состояниями. преобразователи (ТПЦ). Вход в систему МТ всегда конечен, поэтому в принципе, с этим может справиться FST. Тем не менее, моделирование трансляционная эквивалентность с FST похожа на аппроксимацию сложного функция с отрезками. Очень сложно построить MT-системы с конечным числом состояний, которые являются элегантными, адаптивными, надежными и легко расширяемый. Вот почему модели с конечным числом состояний поступательного эквивалентность для более чем узкого лингвистического слоя имеет тенденцию к усложнению свои ошибки и рушатся под собственной тяжестью.

Проект Proteus недавно изобрел новую стратегию для интегрируя различные уровни переводческой эквивалентности в математически элегантным способом. Наш подход основан на новом классе Обобщенные многотекстовые грамматики (GMTG), которые одновременно являются моделями перевода. (Смотри сюда). Структуры, созданные этими грамматики охватывают несколько языковых пластов. Развивая теоретически обоснованные методы получения таких грамматик из данных, мы ожидаем, что различные уровни эквивалентности усиливают друг друга. То есть за счет того, что наши модели учитывают большую часть отношения эквивалентности согласованным образом, каждый из слои компонентов станут более надежными. Результат будет гораздо больше точный машинный перевод.

Представляем первую модель ИИ, которая переводит на 100 языков без опоры на английский

ИИ Facebook представляет M2M-100, первую модель многоязычного машинного перевода (MMT), которая может переводить между любой парой 100 языков, не полагаясь на данные на английском языке. Это с открытым исходным кодом здесь.

При переводе, скажем, с китайского на французский, большинство англо-ориентированных многоязычных моделей тренируются с китайского на английский и с английского на французский, поскольку данные для обучения на английском языке являются наиболее доступными. Наша модель напрямую обучает данные с китайского на французский, чтобы лучше сохранить смысл. Он превосходит англо-ориентированные системы на 10 баллов по широко используемой метрике BLEU для оценки машинных переводов.
M2M-100 обучен в общей сложности 2200 языковым направлениям — или в 10 раз больше, чем предыдущие лучшие многоязычные модели, ориентированные на английский язык. Развертывание M2M-100 улучшит качество переводов для миллиардов людей, особенно для тех, кто говорит на малоресурсных языках.

Эта веха является кульминацией многолетней фундаментальной работы искусственного интеллекта Facebook в области машинного перевода. Сегодня мы делимся подробностями о том, как мы создали более разнообразный набор данных для обучения MMT и модель для 100 языков. Мы также выпускаем модель, систему обучения и оценки, чтобы помочь другим исследователям воспроизвести и усовершенствовать многоязычные модели.

Преодоление языковых барьеров с помощью машинного перевода (МП) — один из наиболее важных способов объединить людей, предоставить достоверную информацию о COVID-19 и защитить их от вредоносного контента. Сегодня мы ежедневно выполняем в среднем 20 миллиардов переводов в ленте новостей Facebook благодаря нашим последним разработкам в области машинного перевода с низким уровнем ресурсов и недавним достижениям в области оценки качества перевода.

Типичные системы машинного перевода требуют создания отдельных моделей ИИ для каждого языка и каждой задачи, но этот подход неэффективно масштабируется на Facebook, где люди размещают контент на более чем 160 языках в миллиардах сообщений. Усовершенствованные многоязычные системы могут обрабатывать несколько языков одновременно, но снижают точность, полагаясь на данные на английском языке для преодоления разрыва между исходным и целевым языками. Нам нужна одна модель многоязычного машинного перевода (MMT), которая может переводить любой язык, чтобы лучше обслуживать наше сообщество, почти две трети которого используют язык, отличный от английского.

В результате многолетних исследований машинного перевода в Facebook мы рады объявить об важной вехе: первой единой массовой модели MMT, которая может напрямую переводить 100 × 100 языков в любом направлении, не полагаясь только на англо-ориентированные данные. Наша единая многоязычная модель работает так же хорошо, как и традиционные двуязычные модели, и добилась улучшения на 10 баллов по шкале BLEU по сравнению с англоязычными многоязычными моделями.

Используя новые стратегии интеллектуального анализа данных для создания данных перевода, мы создали первый набор данных «многие ко многим» с 7,5 миллиардами предложений для 100 языков. Мы использовали несколько методов масштабирования, чтобы построить универсальную модель с 15 миллиардами параметров, которая собирает информацию из родственных языков и отражает более разнообразный сценарий языков и морфологию. Мы открываем исходный код этой работы здесь.

Извлечение сотен миллионов предложений для тысяч языковых направлений

Одним из самых больших препятствий при построении модели MMT «многие ко многим» является курирование больших объемов качественных пар предложений (также известных как параллельные предложения) для произвольных направлений перевода, а не с участием английского языка. Гораздо проще найти переводы с китайского на английский и с английского на французский, чем, скажем, с французского на китайский. Более того, объем данных, необходимых для обучения, растет квадратично с количеством поддерживаемых языков. Например, если нам нужно 10 миллионов пар предложений для каждого направления, нам нужно добыть 1 миллиард пар предложений для 10 языков и 100 миллиардов пар предложений для 100 языков.

Мы взяли на себя эту амбициозную задачу по созданию самого разнообразного набора данных MMT «многие ко многим» на сегодняшний день: 7,5 миллиардов пар предложений на 100 языках. Это стало возможным благодаря объединению дополнительных ресурсов интеллектуального анализа данных, которые разрабатывались годами, включая ccAligned, ccMatrix и LASER. В рамках этих усилий мы создали новый LASER 2.0 и улучшили идентификацию языка fastText, что повышает качество майнинга и включает сценарии обучения и оценки с открытым исходным кодом. Все наши ресурсы интеллектуального анализа данных используют общедоступные данные и имеют открытый исходный код.

Новая многоязычная модель Facebook AI «многие ко многим» является кульминацией нескольких лет новаторской работы в области машинного перевода с использованием революционных моделей, ресурсов интеллектуального анализа данных и методов оптимизации. На этой временной шкале отмечены несколько заслуживающих внимания достижений. Кроме того, мы создали наш массивный набор данных для обучения путем майнинга ccNET, основанного на fastText , нашей новаторской работе по обработке представлений слов; наша библиотека LASER для CCMatrix, которая встраивает предложения в многоязычное пространство для встраивания; и CCAligned, наш метод выравнивания документов на основе совпадений URL-адресов. В рамках этих усилий мы создали LASER 2.0, который улучшает предыдущие результаты.

Тем не менее, даже с передовыми базовыми технологиями, такими как LASER 2.0, сбор крупномасштабных обучающих данных для произвольных пар 100 различных языков (или 4450 возможных языковых пар) требует больших вычислительных ресурсов. Чтобы сделать этот тип масштабирования майнинга более управляемым, мы сначала сосредоточились на языках с наибольшим количеством запросов на перевод. Следовательно, мы отдали предпочтение направлениям майнинга с данными самого высокого качества и наибольшим количеством данных. Мы избегали направлений, для которых потребность в переводе статистически редка, таких как исландский-непальский или сингальский-яванский.

Затем мы представили новую стратегию поиска мостов, в которой мы группируем языки в 14 языковых групп на основе лингвистической классификации, географии и культурных сходств. Люди, живущие в странах с языками одной семьи, как правило, общаются чаще, и им нужны качественные переводы. Например, одна группа будет включать языки, на которых говорят в Индии, такие как бенгальский, хинди, маратхи, непальский, тамильский и урду. Мы систематически изучили все возможные языковые пары внутри каждой группы.

Чтобы соединить языки разных групп, мы определили небольшое количество промежуточных языков, которые обычно представляют собой от одного до трех основных языков каждой группы. В приведенном выше примере хинди, бенгальский и тамильский языки были бы промежуточными языками для индоарийских языков. Затем мы изучили данные параллельного обучения для всех возможных комбинаций этих промежуточных языков. Используя эту технику, наш обучающий набор данных получил 7,5 миллиардов параллельных предложений данных, соответствующих 2200 направлениям. Поскольку добытые данные можно использовать для обучения двух направлений заданной языковой пары (например, en->fr и fr->en), наша стратегия добычи помогает нам эффективно разреженно добывать данные, чтобы наилучшим образом охватить все 100×100 (всего 9 языков).,900) направлений в одной модели.

Чтобы дополнить параллельные данные для малоресурсных языков с низким качеством перевода, мы использовали популярный метод обратного перевода, который помог нам занять первые места на международных конкурсах машинного перевода WMT 2018 и 2019 годов. Например, если наша цель — обучить модель перевода с китайского на французский, мы сначала обучим модель для французского на китайский и переведем все одноязычные французские данные для создания синтетического китайского с обратным переводом. Мы обнаружили, что этот метод особенно эффективен в больших масштабах при переводе сотен миллионов одноязычных предложений в параллельные наборы данных. В наших условиях исследования мы использовали обратный перевод, чтобы дополнить обучение направлений, которые мы уже изучили, добавив синтетические данные обратного перевода к добытым параллельным данным. И мы использовали обратный перевод для создания данных для ранее неконтролируемых направлений.

В целом, сочетание нашей стратегии моста и данных с обратным переводом улучшило производительность по 100 направлениям с обратным переводом в среднем на 1,7 BLEU по сравнению с обучением только на добытых данных. Благодаря более надежному, эффективному и высококачественному обучающему набору у нас была хорошая основа для создания и масштабирования нашей модели «многие ко многим».

Мы также получили впечатляющие результаты при нулевых настройках, в которых отсутствуют обучающие данные для пары языков. Например, если модель обучена французско-английскому и немецко-шведскому языкам, мы можем выполнить нулевой перевод между французским и шведским языками. В условиях, когда наша модель «многие ко многим» должна обнулить перевод между направлениями, не относящимися к английскому языку, она была значительно лучше, чем многоязычные модели, ориентированные на английский язык.

Масштабирование нашей модели MMT до 15 миллиардов параметров с высокой скоростью и качеством

Одной из проблем многоязычного перевода является то, что единая модель должна фиксировать информацию на многих разных языках и в различных сценариях. Чтобы решить эту проблему, мы увидели явное преимущество в масштабировании возможностей нашей модели и добавлении параметров, зависящих от языка. Масштабирование размера модели полезно, в частности, для языковых пар с высоким уровнем ресурсов, поскольку они содержат больше всего данных для обучения дополнительной емкости модели. В конечном итоге мы увидели среднее улучшение в 1,2 BLEU, усредненное по всем языковым направлениям, при плотном масштабировании размера модели до 12 миллиардов параметров, после чего наблюдалось уменьшение отдачи от дальнейшего плотного масштабирования. Сочетание плотного масштабирования и разреженных параметров для конкретного языка (3,2 миллиарда) позволило нам создать еще лучшую модель с 15 миллиардами параметров.

Мы сравниваем нашу модель с базовыми двуязычными и англоязычными многоязычными моделями. Мы начинаем с 1,2 миллиарда базовых параметров с 24 слоями кодировщика и 24 слоями декодера и сравниваем англо-ориентированные модели с нашей моделью M2M-100. Далее, если мы сравним 12 миллиардов параметров с 1,2 миллиардами параметров, мы получим улучшение на 1,2 балла BLEU.

Чтобы увеличить размер нашей модели, мы увеличили количество слоев в наших сетях Transformer, а также ширину каждого слоя. Мы обнаружили, что большие модели быстро сходятся и обучаются с высокой эффективностью данных. Примечательно, что эта система «многие ко многим» является первой, использующей Fairscale, новую библиотеку PyTorch, специально разработанную для поддержки конвейерного и тензорного параллелизма. Мы построили эту общую инфраструктуру для размещения крупномасштабных моделей, которые не помещаются на одном графическом процессоре, за счет параллелизма моделей в Fairscale. Мы создали оптимизатор ZeRO, внутриуровневый параллелизм моделей и параллелизм конвейерных моделей для обучения крупномасштабных моделей.

Но недостаточно просто масштабировать модели до миллиардов параметров. Чтобы иметь возможность производить эту модель в будущем, нам необходимо максимально эффективно масштабировать модели с помощью высокоскоростного обучения. Например, во многих существующих работах используется мультимодельный ансамбль, когда несколько моделей обучаются и применяются к одному и тому же исходному предложению для получения перевода. Чтобы уменьшить сложность и объем вычислений, необходимых для обучения нескольких моделей, мы изучили самостоятельную сборку из нескольких источников, которая переводит исходное предложение на несколько языков для повышения качества перевода. Кроме того, мы опирались на нашу работу с LayerDrop и Depth-Adaptive для совместного обучения модели с общим стволом и различными наборами языковых параметров. Этот подход отлично подходит для моделей «многие ко многим», поскольку он предлагает естественный способ разделения частей модели по языковым парам или языковым семьям. Комбинируя плотное масштабирование емкости модели с параметрами, зависящими от языка (всего 3 миллиарда), мы предоставляем преимущества больших моделей, а также возможность изучения специализированных слоев для разных языков.

На пути к единой многоязычной модели для всех

В течение многих лет исследователи ИИ работали над созданием единой универсальной модели, способной понимать все языки при выполнении различных задач. Единая модель, поддерживающая все языки, диалекты и модальности, поможет нам лучше обслуживать больше людей, обновлять переводы и в равной степени создавать новые возможности для миллиардов людей. Эта работа приближает нас к этой цели.

В рамках этих усилий мы наблюдаем невероятно быстрый прогресс в предварительно обученных языковых моделях, тонкой настройке и методах самоконтроля. Это коллективное исследование может еще больше улучшить то, как наша система понимает текст для языков с низким уровнем ресурсов, используя немаркированные данные.