面臨多種說話翻譯的情境，Zero-Shot翻譯系統則讓兩種語言經由練習後可主動學習，且不需額練習就可以主動翻譯另一種全新說話，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經由任何練習的第三種說話，如韓日、日韓的互譯。
讓機械翻譯出來的語句，猶如真人翻譯一般。
「目前推出的16組說話組中，共有十組說話組已採用Google神經機器翻譯系統翻譯而透過壯大的運算，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），也就是合時地截斷或捨棄濫觞句子裡的單詞、增強數字與日期翻譯、簡短、罕見字串的翻譯與名詞與品牌翻譯等，讓機械對語言理解的水平更進化，在不久的未來，Google翻譯辦事，將有機會和人工翻譯一拼高低。
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，石碑同時刻有三種分歧語言版本，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翻譯具有龐大的利用族群，每天進行10億次以上的翻譯，大約等於100萬本書的字數，每個月有超過10億的活躍利用者，也就是每三個網路使用者中，就有一個是Google翻譯經常使用者。
以往，Google翻譯以片語式機器翻譯（Phrase-Based Machine Translation）作為首要運算方式翻譯Google透過蒐集搜索索引來建構翻譯模型，並以統計體式格局將共同泛起過的辭彙記錄下來，套用到翻譯辦事中，以此方式，Google翻譯了數十億的網路文件，包括官方文件、新聞文章與書籍。而Google神經機械翻譯系統（Google Neural Machine Translation，GNMT）則是將整個輸入的句子視為一個單位進行翻譯，讓系統從數百萬的例子進修，提拔翻譯品質翻譯
2016年11月，Google藉由導入神經機械翻譯手藝，讓Google翻譯僅需要一套系統就能完成多元說話翻譯，簡化了曩昔需要建構多個分歧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「複雜模子架構需要八個Google處置懲罰器（Google processing units）運算，是以每一個模子的訓練需破費數周的時間，而每一個模子需跨越1億筆練習案例，相當費時。」
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