以往，Google翻譯以片語式機械翻譯（Phrase-Based Machine Translation）作為首要運算體式格局。Google透過蒐集搜尋索引來建構翻譯模型，並以統計體例將配合泛起過的詞彙紀錄下來，套用到翻譯辦事中，以此體例，Google翻譯了數十億的網路文件，包含官方文件、新聞文章與書籍翻譯而Google神經機器翻譯系統（Google Neural Machine Translation，GNMT）則是將全部輸入的句子視為一個單元進行翻譯，讓系統從數百萬的例子進修，提拔翻譯品質。
「目前推出的16組語言組中，共有十組語言組已採用Google神經機械翻譯系統。而透過壯大的運算，在短短兩個月內，將本來需要十秒翻譯一句話的速度，縮短到0.2秒就可以完成。」卡蒂奧強調。下一個階段，Google要解決的是提早截斷（early cutoff），也就是當令地截斷或捨棄起原句子裡的單詞、加強數字與日期翻譯、簡短、罕有字串的翻譯與名詞與品牌翻譯等，讓機器對語言理解的程度更進化，在不久的未來，Google翻譯辦事，將有機遇和人工翻譯一拼高下。
讓機器翻譯出來的語句，猶如真人翻譯一般翻譯
2016年11月，Google藉由導入神經機器翻譯技術，讓Google翻譯僅需要一套系統就可以完成多元說話翻譯，簡化了曩昔需要建構多個不同翻譯系統造成可觀的運算成本。Google翻譯產品司理卡蒂奧（Julie Cattiau）指出「複雜模型架構需要八個Google處理器（Google processing units）運算，是以每一個模子的訓練需破費數周的時候，而每一個模型需超過1億筆訓練案例，相當費時翻譯」
面對多種說話翻譯的情境，Zero-Shot翻譯系統則讓兩種說話經由訓練後可主動進修，且不需額練習就可以自動翻譯另外一種全新說話，舉例而言，Zero-Shot翻譯在進行英日、韓英翻譯練習後，不但可完成英日、日英、英韓、韓英的互譯，且可藉由導入Zero-Shot翻譯就可以完成之前沒有顛末任何訓練的第三種語言，如韓日、日韓的互譯。
羅賽塔石碑（Rosetta Stone）製作於公元前196年，刻有埃及法老托勒密五世（Ptolemy V）詔書，石碑同時刻有三種不同語言版本，考古學家最後破解了這段埃及文字的意義，而羅賽塔石碑也曾是Google翻譯的內部產品代號，Google翻譯具有複雜的利用族群，每天進行10億次以上的翻譯，大約等於100萬本書的字數，每月有超過10億的活躍利用者，也就是每三個網路利用者中，就有一個是Google翻譯常用者。
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