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机器翻译的范式转变：提升大型语言模型的翻译性能
通过提出一种新的微调方法，我们设计了一种面向翻译任务的先进语言模型的翻译器 ALMA，该模型在 WMT'21 和 WMT'22 的测试数据集上相比于之前的工作和具有 7B 或 13B 参数的模型有着显著性能提升，并为机器翻译领域的新的训练范
PDF9 months ago
基于 n-best 重排序的精准知识蒸馏
在 WMT21 德英翻译任务上，我们提出了一种通过 n-best 重新排序来扩展顺序级知识蒸馏的方法，以考虑不仅仅是第一顶假设，而且还要考虑教师模型的前 n 个顶假设，利用一组多样化的模型，包括公开可用的大型预训练模型，为训练学生模型提供更
PDFa year ago
Truveta Mapper：零射影本体对齐框架
本文提出了一种新的视角，将无监督本体匹配（OM）或本体对齐（OA）视为翻译任务，利用多任务序列到序列 Transformer 模型在多个本体之间执行对齐，在不需要显式交叉本体手动标记数据的情况下，隐式学习不同本体之间的关系，提出的解决方案优
PDFa year ago
Facebook AI 的 WAT19 缅甸语 - 英语翻译任务提交
本文描述了 Facebook AI 在 WAT 2019 缅甸语 - 英语翻译任务中的提交。我们运用基于 BPE 的 transformer 模型，探索了利用单语数据提高泛化能力的方法，包括自训练、回译和它们的组合。我们进一步通过使用噪声通
PDF5 years ago
ICML随机束和它们的发现：Gumbel-Top-k 技巧在不重复采样序列中的应用
应用 Gumbel-Top-k 技巧和分解可重复采样，使用随机束搜索进行无重复抽样序列模型的研究，发现序列采样中存在随机束搜索和确定性束搜索之间的理论联系，这一方法在翻译任务中表现优异，且采样无重复序列可用于构造期望 BLEU 得分和模型熵
PDF5 years ago
ACL使用稀疏词典和词类进行大词汇翻译的非监督训练
本篇论文首次尝试使用 EM 算法提升词汇表学习并应用于大规模无监督翻译，利用阈值和词类进行序列稀疏化和词汇训练，并在两个大规模无监督翻译任务上取得了良好的结果。
PDF5 years ago
使用 1 - 局部会员查询进行学习
该研究旨在解决人工标注数据的不足之处，提出了一种新的局部会员查询模型，以解决在机器学习和自然语言处理任务中的动态标记问题，并通过实验证明了这种方法的实用性。
PDF9 years ago