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为纯文本翻译模型添加多模态功能
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了多模式机器翻译（MMT）模型在训练和评估时过拟合的问题，并提出了一种基于高效纯文本机器翻译（MT）模型的方法来解决。通过使用视觉 - 文本适配器层和门控机制，将MT模型逐步转换为MMT模型，并通过预训练和微调来提高性能。
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关键要点
- 多模式机器翻译（MMT）模型在训练和评估时存在过拟合问题。
- 使用Multi30k数据集训练MMT模型导致在纯文本测试集上表现不佳。
- 提出基于高效纯文本机器翻译（MT）模型的方法来解决过拟合问题。
- 通过视觉-文本适配器层和门控机制逐步将MT模型转换为MMT模型。
- 采用基于视觉的源文本遮蔽进行预训练以提高性能。
- 在Multi30k数据集上进行微调以优化模型表现。
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