Hunyuan模型如何引用？学术研究规范说明-开发者社区

Hunyuan模型如何引用？学术研究规范说明

1. 引言

1.1 研究背景与引用重要性

在人工智能领域，尤其是大模型快速发展的当下，学术研究的可复现性和成果归属变得愈发关键。Tencent-Hunyuan/HY-MT1.5-1.8B 是由腾讯混元团队开发的一款高性能机器翻译模型，广泛应用于多语言处理任务中。随着该模型被越来越多的研究者和开发者用于二次开发（如“by113小贝”的定制化部署），如何正确、规范地引用该模型成为保障学术诚信和技术溯源的重要环节。

正确的引用不仅体现对原作者工作的尊重，还能增强研究成果的可信度，并为后续研究提供清晰的技术路径参考。本文将系统阐述 HY-MT1.5-1.8B 模型的引用规范，涵盖技术背景、使用场景、推荐格式及注意事项，帮助研究人员在论文、项目文档或开源贡献中实现标准化引用。

1.2 文章目标与结构概述

本文旨在为使用 Tencent-Hunyuan 翻译模型的研究人员提供一套完整、权威的引用指南。内容包括：

模型基本信息与技术特征
推荐的 BibTeX 引用格式
不同出版场景下的变体写法
常见错误与规避建议

通过本指南，读者将能够准确表达对原始工作的致谢，并符合主流期刊、会议及平台的引用要求。

2. HY-MT1.5-1.8B 模型技术概览

2.1 模型定义与架构基础

HY-MT1.5-1.8B是腾讯混元团队推出的一系列高效机器翻译模型中的代表性版本，参数量达 1.8B（即 18亿），基于标准 Transformer 架构构建。其设计目标是在保持高质量翻译性能的同时，优化推理效率和部署成本，适用于企业级多语言服务场景。

该模型采用编码器-解码器结构，支持双向上下文建模，在训练过程中融合了大规模平行语料与单语数据，提升了低资源语言对的表现稳定性。相较于通用大语言模型，HY-MT1.5 系列专注于翻译任务，具备更高的领域适配性和更低的延迟开销。

2.2 核心能力与支持语言

本模型支持38 种语言（含 33 种主流语言 + 5 种方言变体），覆盖全球主要语系，包括但不限于：

中文（简体/繁体）、粤语
英语、法语、西班牙语、葡萄牙语
日语、韩语、泰语、越南语
阿拉伯语、希伯来语、波斯语
印地语、孟加拉语、泰米尔语、乌尔都语
俄语、乌克兰语、蒙古语、藏语、哈萨克语

详细语言列表可查阅项目仓库中的 LANGUAGES.md 文件。

2.3 性能表现与评估指标

根据官方发布的测试数据，HY-MT1.5-1.8B 在多个主流语言对上的 BLEU 分数表现优异，部分超越商业翻译引擎基线：

语言对	BLEU Score
中文 → 英文	38.5
英文 → 中文	41.2
英文 → 法文	36.8
日文 → 英文	33.4

在 A100 GPU 上的平均推理延迟为 45ms（输入长度 50 tokens），吞吐量可达 22 句/秒，展现出良好的实时服务能力。

3. 正确引用格式与实践建议

3.1 推荐 BibTeX 引用格式

当您在学术论文、技术报告或学位论文中使用 HY-MT1.5-1.8B 模型时，应优先采用以下 BibTeX 格式进行引用：

@misc{tencent_hy_mt_2025, title = {HY-MT1.5: High-Quality Machine Translation with Lightweight Architecture}, author = {Tencent Hunyuan Team}, year = {2025}, publisher = {Hugging Face}, url = {https://huggingface.co/tencent/HY-MT1.5-1.8B} }

此格式遵循 Hugging Face 模型库推荐的@misc类型模板，包含标题、作者、年份、发布平台和 URL，满足大多数学术出版物的基本要求。

3.2 不同场景下的引用变体

学术论文（IEEE/ACM/APA）

若投稿至 IEEE 或 ACM 等国际会议，可转换为如下文本格式：

Tencent Hunyuan Team. (2025).HY-MT1.5: High-Quality Machine Translation with Lightweight Architecture. Retrieved from https://huggingface.co/tencent/HY-MT1.5-1.8B

APA 第七版格式亦类似，强调作者、年份、标题斜体、来源 URL。

技术报告或内部文档

对于非正式发布的技术文档，建议保留简洁但完整的说明：

本研究使用腾讯混元团队发布的 HY-MT1.5-1.8B 翻译模型（https://huggingface.co/tencent/HY-MT1.5-1.8B），该模型基于 Transformer 架构，专为高质量机器翻译优化。

开源项目 README

在 GitHub 或 ModelScope 的项目描述中，推荐同时提供 BibTeX 和文字说明：

If this model contributes to your work, please cite:

@misc{tencent_hy_mt_2025, title={HY-MT1.5: High-Quality Machine Translation with Lightweight Architecture}, author={Tencent Hunyuan Team}, year={2025}, publisher={Hugging Face}, url={https://huggingface.co/tencent/HY-MT1.5-1.8B} }

3.3 引用位置与上下文说明

除了格式正确外，引用应在文中合理出现。建议在以下位置添加说明：

方法章节开头：明确指出所用模型来源
“我们采用腾讯混元团队发布的 HY-MT1.5-1.8B 模型作为基础翻译引擎。”
实验设置部分：列出模型版本与加载方式
“模型权重从 Hugging Face 加载：tencent/HY-MT1.5-1.8B，使用默认生成配置。”
致谢或附录：补充引用条目
“感谢 Tencent Hunyuan 团队公开发布高质量翻译模型，相关引用见参考文献[1]。”

4. 实践案例：集成与调用代码示例

4.1 模型加载与推理流程

以下是使用 Hugging Face Transformers 库加载并调用 HY-MT1.5-1.8B 进行翻译的标准代码片段：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch # 加载分词器与模型 model_name = "tencent/HY-MT1.5-1.8B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16 ) # 构造翻译请求 messages = [{ "role": "user", "content": "Translate the following segment into Chinese, " "without additional explanation.\n\nIt's on the house." }] # 编码并生成输出 tokenized = tokenizer.apply_chat_template( messages, tokenize=True, add_generation_prompt=False, return_tensors="pt" ).to(model.device) outputs = model.generate(tokenized, max_new_tokens=2048) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(result) # 输出：这是免费的。

4.2 部署方式对比

Web 界面启动

pip install -r requirements.txt python3 /HY-MT1.5-1.8B/app.py

访问地址：https://gpu-pod696063056d96473fc2d7ce58-7860.web.gpu.csdn.net/

Docker 部署

# 构建镜像 docker build -t hy-mt-1.8b:latest . # 启动容器 docker run -d -p 7860:7860 --gpus all --name hy-mt-translator hy-mt-1.8b:latest

5. 许可与合规说明

5.1 使用许可条款

HY-MT1.5-1.8B 模型及其配套代码遵循Apache License 2.0开源协议，允许：

✅ 商业用途
✅ 修改与再分发
✅ 私人及内部使用
✅ 衍生作品开发

5.2 引用与版权关系

虽然 Apache 2.0 不强制要求引用，但从学术规范角度出发，任何基于该模型的研究成果均应主动引用原始工作。这不仅是道德义务，也有助于建立透明、可追溯的科研生态。

特别提醒：若将模型用于产品级服务，建议同步查阅腾讯混元官方网站的《服务条款》与《数据隐私政策》，确保符合企业级使用规范。

6. 总结

6.1 关键要点回顾

HY-MT1.5-1.8B是腾讯混元团队推出的高性能翻译模型，参数量 1.8B，基于 Transformer 架构。
支持 38 种语言，BLEU 分数在多个语言对上优于主流商业系统。
正确引用应包含作者、标题、年份、发布平台和 URL，推荐使用指定 BibTeX 格式。
在学术论文、技术报告、开源项目中均需明确标注模型来源。
遵循 Apache 2.0 许可证要求，尊重知识产权与社区规范。

6.2 推荐实践建议

统一引用格式：团队协作时建议制定标准.bib文件，避免格式混乱。
注明二次开发信息：如基于原模型进行了微调或重构（如 by113小贝的部署），应在文中说明改动范围。
持续关注更新：模型可能迭代升级，引用时请确认使用的具体版本号（如 v1.5.2）。

获取更多AI镜像
想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。

Hunyuan模型如何引用？学术研究规范说明