最优语料感知训练用于神经机器翻译
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内容提要
最优语料感知训练（OCAT）通过微调预训练模型，仅调整与语料相关的少量参数，提升模型准确性。在WMT23英中和英德翻译任务中，OCAT分别提高了3.6和1.8的chrF分数，对超参数设置不敏感。
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关键要点
- 最优语料感知训练（OCAT）通过微调预训练模型，仅调整与语料相关的少量参数。
- OCAT提升了模型的准确性，特别是在WMT23英中和英德翻译任务中，分别提高了3.6和1.8的chrF分数。
- OCAT对超参数设置不敏感，表现出较强的鲁棒性。
- OCAT是一种轻量级的方法，能够有效防止过拟合。
- OCAT的效果与其他先进的微调技术相当或略优。
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