Переводчик DeepL работает на основе нейронных сетей. 2 Эти сети обучаются на огромном количестве готовых переводов. 2

Некоторые особенности, которые помогают сервису достигать высокого качества перевода:

• Архитектура сетей. 2 В нейронных сетях DeepL есть элементы архитектуры Transformer, но в топологии есть отличия, которые улучшают общее качество перевода. 2
• Обучающие данные. 2 Для сбора специальных обучающих данных используются специальные краулеры, которые автоматически находят переводы в интернете и оценивают их качество. 2
• Методология обучения. 2 Сети показывают различные примеры и многократно сравнивают свои собственные переводы с переводами из набора обучающих данных. 2 Если обнаруживаются расхождения, веса сети корректируются соответствующим образом. 2
• Размер сетей. 2 Нейронные сети DeepL имеют миллиарды параметров, их можно обучать только распределённым способом на больших специализированных вычислительных кластерах. 2

DeepL не дословно переводит все слова, а учитывает конструкции и контекст. 3