如果读者有海量两个成对或多个成对的文本语料时,你就可以训练类似causal language modeling这种自编码模式的新型翻译模型(ChatGPT就是这么做的)。这样的模型速度会比较快,但是如果我们要微调一个现有的翻译模型,例如将多语言翻译模型如mT5或mBART微调为只对一个指定语言对进行翻译,或者将一个指定翻译模型,将一种语言...
def init_weights(m): for name, param in m.named_parameters(): nn.init.uniform_(param.data, -0.08, 0.08) model.apply(init_weights) #看一下模型中可训练参数的总数量 def count_parameters(model): return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) print(f'The model ...
一、机器翻译模型训练 1.数据准备 在进行机器翻译模型的训练之前,需要准备大量的平行语料数据。这些平行语料包括源语言和目标语言的句子对,用于训练模型。数据的质量和多样性对于训练效果有着重要的影响,因此在选择数据时要注意保证数据的准确性和代表性。 2.构建模型 机器翻译模型的构建通常采用神经网络模型,如循环神经...
金融界2024年3月18日消息，据国家知识产权局公告，腾讯科技（深圳）有限公司取得一项名为“翻译模型的训练语料处理方法、装置、设备和存储介质“，授权公告号CN113761944B，申请日期为2021年5月。专利摘要显示，本申请涉及一种翻译模型的训练语料处理方法、装置、设备和存储介质。所述方法涉及自然语言处理技术领域，所述...
以机器翻译任务为例,在该任务中,我们仅需要修改几行代码开启 LightSeq 训练加速,就可以实现最多 3 倍以上的加速。 总的来说,LightSeq 具有如下几个优点: 1. 支持Transformer 的完整加速。 LightSeq 是业界第一款完整支持整个 Transformer 模型加速的训练引擎,包括了词嵌入层、编码层、解码层、损失函数层等高效自定义...
基于galgame和轻小说的AI翻译模型,4060Ti 16G到手测试 xiaoc2008 2.5万 2 用AI(GPT)翻译整一本书! 数码趣SoMuch 3076 0 实时AI汉化翻译工具,LunaTranslator,几乎完美的内嵌翻译游戏体验,TGW翻译源对接介绍。 _Smzh_ 4.2万 9 ChatGpt系列 — 日语篇>AI可以翻译改进任何语言 吃屁猪猪侠 3394 0 【OpenAI...
Sequence to Sequence模型 模型: 训练 预测 具体结构: Encoder Decoder 损失函数 训练 测试 Beam Search 例题 机器翻译和数据集 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的...
翻译模型的训练方法包括:获取第一训练数据;构建包含记忆模块、编码模块与解码模块的神经网络模型;使用多个第一训练文本、多个第一训练文本的前文文本与多个第一训练文本的译文标注结果训练神经网络模型,得到翻译模型。翻译方法包括:获取待翻译篇章,确定待翻译篇章中的待翻译文本与待翻译文本的前文文本;针对每个待翻译文本...
腾讯公司取得翻译模型专利，能够使得经过训练翻译模型的精确度更高，翻译效果更好 金融界2024年3月25日消息，据国家知识产权局公告，腾讯科技（深圳）有限公司取得一项名为“翻译模型的训练方法、语句翻译方法、装置、设备、程序“，授权公告号CN115114939B，申请日期为2022年4月。专利摘要显示，本发明提供了一种翻译模型...
机器翻译的目标是利用计算机技术将一种自然语言的文本自动翻译成另一种自然语言的文本,并能够保持原文的意思表达和语法结构。 在机器翻译的过程中,语料库的构建和翻译模型的训练是非常关键的步骤。语料库是指存储大量平行语料(Parallel Corpus)的数据库,其中包含了源语言和目标语言的句子对。语料库的构建过程包括收集、...