low-resource translation | BriefGPT

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多源枢轴机制对于低资源印度语翻译的效果如何？
使用多种多源技术和枢轴翻译，本文研究了从英语到印度语言的机器翻译，发现多源枢轴翻译虽然只有微小改进，但与以前的论断相反，这些改进可以通过合成目标语言数据来增强。我们认为，多源枢轴翻译是一种有前景的低资源翻译方向。
PDF11 days ago
大语言模型的多语言机器翻译：实证结果和分析
本文系统地研究了大型语言模型在多语言机器翻译中的优势和挑战，并在 102 种语言上评估了 XGLM、OPT、BLOOMZ 和 ChatGPT 四种常见模型的性能。在进一步分析中，本文发现大型语言模型在多语言机器翻译中具有一些新的工作方式。
PDFa year ago
腾讯 AI 实验室与上海交通大学面向 WMT22 翻译任务的低资源翻译系统
本文介绍腾讯 AI 实验室和上海交通大学共同参加的一场机器翻译比赛，在使用 M2M100 进行翻译的过程中，采用了交叉模型词嵌入对齐、逐步自适应策略、数据增强和微调等技术手段取得了优异成绩。
PDF2 years ago
不含泪的 Transformer: 改进自注意力的规范化
通过 PreNorm、ScaleNorm 和 FixNorm 三种方法的应用，能够加速模型训练，使其更加稳定，从而在五种低资源的翻译对中得到了 1.1 BLEU 的提升并在 IWSLT'15 上获得 32.8 BLEU 的表现。
PDF5 years ago