具备 GPU 推理的简单可训练最近邻机器翻译
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。最近邻机器翻译是一种成功的领域自适应方法,它在未重新训练的情况下,通过插值预训练的 transformers 和特定领域的基于标记级别 k 最近邻(kNN)检索来实现。本文提出了一种简单可训练的最近邻机器翻译方法,并在 GPU 上进行推理实验。与其他论文类似,本文首先根据输入句子自适应地构建了一个小型数据存储,并且利用单层网络训练了用于 knnMT...
本文介绍了一种简单可训练的最近邻机器翻译方法,通过插值预训练的transformers和基于标记级别k最近邻检索实现。实验证明,该方法在不同领域中提高了翻译质量,同时具有自动化的特点。GPU推理结果表明,knnMT与GPU集成,速度仅降低了5%。