FlowSeq、mBART、BERT-fused、mRASP、mRASP2...你都掌握了吗?一文总结机器翻译必备经典模型(3)

FlowSeq、mBART、BERT-fused、mRASP、mRASP2...你都掌握了吗?一文总结机器翻译必备经典模型(3)

mRASPRASP是一种预训练通用多语言神经机器翻译模型的方法,mRASP的关键思路是随机对齐替换技术(random aligned substitution),它使具有相似含义的多语言的单词和短语在表征空间中更加接近。作者在32个语言对上联合训练一个mRASP模型,只用公共数据集。然后在下游语言对...

FlowSeq、mBART、BERT-fused、mRASP、mRASP2...你都掌握了吗?一文总结机器翻译必备经典模型(2)

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FlowSeq大多数seq2seq模型是自回归的,它们通过对先前生成的标记进行调节来生成每个标记。相比之下,非自回归seq2seq模型一次性生成所有标记,通过在GPU等硬件上进行并行处理,从而提高效率。然而,直接同时对所有tokens的联合分布进行建模是非常具有挑战性的,即使模型的结构越来越复杂,其...

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