--- > [!NOTE] 目次 ```table-of-contents title: minLevel: 0 maxLevel: 0 includeLinks: true ``` --- > [!NOTE] リスト掲載用文字列 - [Google、Gemma 3ベース、55言語を網羅したオープンな翻訳モデルTranslateGemmaをリリース](https://gihyo.jp/article/2026/01/translategemma)【gihyo.jp】(2026年01月16日) --- > [!NOTE] この記事の要約（箇条書き） - Googleは2026年1月15日、Gemma 3ベースのオープンソース翻訳モデル「TranslateGemma」をApache 2.0ライセンスでリリースしました。 - 日本語を含む55言語に対応し、4B、12B、27Bの3つのパラメータモデルが提供されます。 - 人間翻訳とGemini生成の合成翻訳による教師ありファインチューニング（SFT）と、高度な報酬モデルを用いた強化学習（RL）で訓練されています。 - 効率性では、12Bモデルが2倍以上のパラメータを持つGemma 3の27Bモデルを上回る性能を発揮します。 - 55言語でエラー率が大幅に低減されており、日本語→英語の固有表現の誤訳を除き、Gemma 3ベースラインモデルより正確性が向上しています。 - 主要言語に加え、多くの低リソース言語でも高い信頼性とパフォーマンスを実現し、約500の追加言語ペアでもトレーニングされています。 - Gemma 3と同様のマルチモーダル機能を持ち、画像内のテキスト翻訳にも改善が見られます。 - 各モデルは用途別に最適化されており（4B: モバイル/エッジ、12B: ラップトップ、27B: クラウド）、Kaggle、Hugging Face、Gemma Cookbook、Vertex AIで利用可能です。 > [!NOTE] 要約おわり --- Googleは2026年1月15日、Gemma 3ベースの翻訳モデル 「TranslateGemma」 を、Apache 2. 0ライセンスのもとオープンソースとしてリリースした。日本語を含む55言語に対応し、4B、12B、27Bのパラメータモデルが用意されている。 - [TranslateGemma: A new suite of open translation models](https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/translategemma/) TranslateGemmaは、人間が翻訳したテキストとGeminiによって生成された高品質な合成翻訳を使った教師ありファインチューニング （SFT） と、MetricX-QEやAutoMQMといった高度なメトリクスを含む報酬モデルのアンサンブルを用いた強化学習 （RL） により、効率性と翻訳品質の両立に成功した。これにより、効率性ではMetricXを用いたWMT24++ベンチマークにおいて、12BのTranslateGemmaモデルが2倍以上のパラメータを持つGemma 3の27Bベースラインモデルを上回る結果を記録したという。また正確性では、55言語で構成されるWMT24++データセットでTranslateGemmaをテストしたところ、すべての言語においてベースラインGemmaモデルとよりエラー率を大幅に低減したとのこと。 またTranslateGemmaは55の言語ペアで厳格なトレーニングと評価が行われ、主要言語 （スペイン語、フランス語、中国語、ヒンディー語など） はもちろん、多くの “ ⁠低リソース言語⁠ ” においても高い信頼性と優れたパフォーマンスを実現しているという。加えて、約500の追加言語ペアでトレーニングも実施され、研究者が特定の言語ペア向けに独自の最先端モデルを調整したり、低リソース言語の品質向上のためのベースとなるよう設計されている。詳しくは [技術レポート](https://arxiv.org/pdf/2601.09012) を参照。 さらにTranslateGemmaはGemma 3と同様のマルチモーダル機能をもつ。Vistra画像翻訳ベンチマークを用いたテストでは、TranslateGemmaのトレーニングプロセス中に特別なマルチモーダルの微調整を行わずに、テキスト翻訳の改善が画像内のテキスト翻訳にも反映されたという。 TranslateGemmaは以下の3つのパラメータサイズで提供される。 - 4Bモデル：モバイル、エッジコンピューティング向けに最適化 - 12Bモデル：コンシューマ向けラップトップ上でスムーズに動作、ローカル開発環境に研究所レベルの翻訳性能を実現 - 27Bモデル：クラウド内で単一のH100 GPU／ TPUで実行可能、最高のパフォーマンスと品質を発揮 これら各モデルは [Kaggle](https://www.kaggle.com/models/google/translategemma/) 、 [Hugging Face](https://huggingface.co/collections/google/translategemma) からダウンロードできるほか、 [Gemma Cookbookから試すことができる](https://colab.research.google.com/github/google-gemini/gemma-cookbook/blob/main/Research/%5BTranslateGemma%5DExample.ipynb) 。また、Googleクラウド上で [Vertex AIにデプロイ](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/publishers/google/model-garden/translategemma) して利用可能。 おすすめ記事 - [ 今後の DevSecOpsの 動向⁠ ⁠ ： 「一人 チーム」 に よる 管理領域の 拡大 ](https://gihyo.jp/article/2026/01/future-trends-in-devsecops) - [ AI時代の 想像力を 育むための LEGOの 挑戦 ――LEGO Press Conferenceより ](https://gihyo.jp/article/2026/01/lego-ces) 記事・ニュース一覧 - [ Google⁠ ⁠ 、 Gemma 3ベース⁠ ⁠ 、 55言語を 網羅した オープンな 翻訳モデルTranslateGemmaを リリース ](https://gihyo.jp/article/2026/01/translategemma?summary) - [ CES 2026 Lenovoキーノートで 見た⁠ ⁠ 、 Sphere “イマーシブ演出” の 進化 安田豊 ](https://gihyo.jp/article/2026/01/sphere-ces?summary) - 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