我们发现,在几乎所有的情况下,上下文可以提供足够的语言信息来生成正确的翻译。 Zero-shot网络: 其中包括由8个编码器层和8个解码器层组成的深度LSTM网络,通过注意力(Attention)和残差(Residual)连接...对从未进行直接互译训练的语言对执行隐式连接,这说明迁移学习和Zero-Shot翻译对神经翻译来说是可能的。 虽然翻译质...
Zero-Shot翻译是指将一套翻译系统应用于多种语言间的翻译,这样就可以解决将神经机器翻译应用于全部103种语言的难题。Zero-Shot翻译已经在11月22日登陆谷歌翻译,目前被应用于新增16种语言中的10个。
实现零数据翻译(Zero-Shot Translation) 在论文《谷歌多语言神经机器翻译系统:实现零数据翻译》(Google’s Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation)中,我们通过扩展以前的 GNMT 系统解决这一挑战,使单个系统能够在多种语言之间进行翻译。我们提出的架构不需要改变基本的 GNMT 系统,...
Zero Shot Prompting 是指在没有任何示例的情况下,直接输入提示语(prompt)让模型生成相应的输出。这种方法不需要对模型进行专门的训练或微调,依赖模型在训练过程中学习到的广泛知识来处理新的任务和问题。Zero Shot Prompting 在 GPT 系列模型中尤为重要,因为这些模型在预训练阶段通过大规模的多样化文本数据学习到丰...
本文的主要内容是介绍了一种将视觉问答(VQA)模型的注意力模式转化为自然语言的零-shot翻译方法。文章提出了一个名为ZS-A2T的框架,通过利用VQA模型的内部注意力和文本-图像匹配能力来生成文本输出。ZS-A2T可以与任何预训练的语言模型或视觉归因技术结合使用,并在零-shot设置下在GQA-REX和VQA-X文本解释基准上取得了...
除了提升该模型训练所用的语言对的翻译质量之外,我们的模型还能执行在训练过程中没有明确遇见过的语言对之间的特定桥接(bridging),这表明用于神经翻译的迁移学习(transfer learning)和 zero-shot 翻译是可能的。 最后,我们展示了对我们模型中的通用语言间表征(universal interlingua representation)的迹象的分析,还展示了一...
传统ZSL指在一组数据上训练分类器，预测不同数据源的未见过类别。现代NLP领域中，ZSL更广泛地指让模型执行未学习的任务。例如，GPT-2论文在未直接微调的下游任务（如机器翻译）中评估语言模型。重要的是理解不同ZSL方法的实验条件，一些方法需要为未见类别提供描述信息。二、潜在信息嵌入方法 视觉领域常见...
· zero-shot分类:经过翻译后的图像嵌入再与文本提示进行对比,进行zero-shot分类任务,预测与文本描述最匹配的类别。 · 增强群体鲁棒性:该方法通过这种翻译操作提高了模型在不同群体(特别是对虚假相关特征敏感的群体)上的准确性,从而增强了模型的群体鲁棒性。 2 结语 文章提出了一种新的方法(TIE)来解决视觉语言模型...
该系统在输入句子的开头需要一个“token”,它指定了您尝试将短语翻译成的语言。 这提高了翻译质量,甚至可以在系统未见过的两种语言之间进行翻译,这种方法称为Zero-Shot Translation。 BLEU 当我们谈论谷歌翻译算法的改进和更好的结果时,我们如何正确地评估一种翻译比另一种更好?