据外媒报道，机器翻译技术自诞生以来走过了漫长的道路。虽然像谷歌这样的翻译曾经粗糙、不可靠，而且只对最基本的翻译有用。
据外媒报导，机器翻译技能自诞生以来走过了绵长的路途。虽然像谷歌这样的翻译从前粗糙、不可靠，并且只对最基本的翻译有用，但现在，拜访AI的力气，它们能够完成惊人的精确。但是一些陈旧的翻译办法依然存在。 比如在Facebook上，语句首要从一种根底言语翻译成英语，然后再从英语翻译成目标言语。
这由几个原因形成，其间一个是缺少有用的AI练习数据用于非英言语语到言语的翻译。
许多人将单词和短语从英语翻译成法语或从法语翻译成英语，但将内容从法语翻译成西班牙语或西班牙语翻译成德语的人却要少得多。
这使得练习AI了解杂乱的言语到言语的翻译是一个适当困难的进程。但是依据Facebook最近发布的一篇博文，这家交际媒体巨子总算处理了这个问题并想出了一个处理方案。
该处理方案以M2M-100的方式呈现，这是第一个“多言语机器翻译模型”。该模型能够在100种言语的恣意一对之间进行翻译，而无需依靠任何英语数据集。假如置疑它的有效性则能够自己查看，由于该模型是彻底开源。
Facebook表明，跟它所谓的“以英语为中心”的翻译体系比较，它的多语种翻译形式更有意义。该公司宣称，M2M -100在机器翻译评价的BLEU scale上比这类办法高出“10分”。
据Facebook介绍称，这个项目现已酝酿多年，虽然还有很大的改善空间，但该公司对现在所获得的发展感到满足。
现在还不清楚M2M -100何时或是否会直接在Facebook上推出。
