快速训练带有数据排序的 NMT 模型

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

提出了一种基于长度排序的算法，用于降低 Transformer 模型计算空标记的计算负担，以提高机器翻译的计算速度和性能。

本文使用Tensor2Tensor框架和Transformer模型进行神经机器翻译实验，比较了关键参数对翻译质量、内存使用、训练稳定性和时间的影响，并给出了改进建议。

Tensor2Tensor Transformer模型 关键参数 改进建议 神经机器翻译
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