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神经机器翻译模型可以学习成为少样本学习器

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内容提要

本文介绍了一种利用少量示例进行上下文学习的方法，通过针对专门的培训目标进行微调，展示了一个更小的模型可以被训练用于执行上下文学习，在神经机器翻译的领域适应任务上进行了示例。该方法可以高效地进行批处理推理，并在翻译质量和即时适应率方面优于现有技术基线。

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标签

上下文学习 即时适应率 批处理推理 机器翻译 神经机器翻译 翻译质量
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