Apple Machine Learning Research
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通过像素级回退克服词汇限制
原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种无词汇编码器，通过将文本转化为像素生成输入嵌入，增强预训练语言模型。实验结果表明，该方法在机器翻译和跨语言迁移方面显著优于基于分词的方法，同时提升了单语模型的多语言能力，并减少了解码延迟。
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关键要点
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子词分词需要在计算效率和词汇覆盖之间取得平衡，常导致在训练时未优先考虑的语言和脚本上表现不佳。
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提出了一种无词汇编码器，通过将文本转化为像素生成输入嵌入，增强预训练语言模型。
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实验结果表明，该方法在机器翻译性能上显著优于基于分词的方法，并促进了有效的跨语言迁移。
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像素表示法的表现优于字节级方法和标准词汇扩展。
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该方法提升了单语模型的多语言能力，无需大量重新训练，并通过输入压缩减少了解码延迟。
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延伸解读
无词汇编码器的优势
无词汇编码器通过将文本转化为像素，克服了传统分词方法在特定语言上的局限性。这种方法不仅提升了机器翻译的性能，还增强了跨语言迁移的有效性，尤其适用于那些在训练中未被优先考虑的语言。
多语言能力的提升
该方法显著提高了单语模型的多语言能力，允许模型在不进行大量重新训练的情况下处理多种语言。这对于需要快速适应新语言环境的应用场景尤为重要，能够节省时间和资源。
解码延迟的减少
通过输入压缩，无词汇编码器有效减少了解码延迟。这一特性对于实时翻译和交互式应用至关重要，能够提升用户体验，确保更流畅的交流。
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延伸问答
什么是无词汇编码器，它的作用是什么？
无词汇编码器通过将文本转化为像素生成输入嵌入，增强预训练语言模型的性能。
该方法在机器翻译中表现如何？
实验表明，该方法在机器翻译性能上显著优于基于分词的方法。
无词汇编码器如何促进跨语言迁移？
该方法通过增强预训练语言模型，促进了有效的跨语言迁移。
像素表示法与字节级方法相比有什么优势？
像素表示法的表现优于字节级方法和标准词汇扩展，提供更好的效果。
该方法如何提升单语模型的多语言能力？
该方法无需大量重新训练，增强了单语模型的多语言能力。
无词汇编码器如何减少解码延迟？
通过输入压缩，该方法减少了解码延迟。
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