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并且简化了生产架构

归档日期:08-31       文本归类:繁殖系数      文章编辑:爱尚语录

  最后,上述多语言谷歌神经机器翻译系统(Multilingual Google Neural Machine Translation)从今天开始将陆续为所有谷歌翻译用户提供服务。当前的多语言系统能够在最近推出的16个语言对中的 10 对中进行转化,提高了翻译质量,并且简化了生产架构。

  零数据翻译的成功带来了另一个重要的问题:系统是否学会了一种通用的表征,其中不同语言中具有相同意义的句子都以类似的方式表示,也即所谓的“国际通用语”(interlingua)?使用内部网络数据的三维表征,我们能够看见系统在翻译日语、韩语和英语这几种语言时,在各种可能的语言对之间进行转换(比如日语到韩语、韩语到英语、英语到日语等等)时,内部发生的情况。

  ——大规模部署本身确实需要软硬件方面超强的实力,尤其是想谷歌翻译这样支持 1 万多种语言的商业应用,对速度和质量的要求都非常的高。但是,神经机器翻译的技术早已存在,借鉴了语言和图像处理方面的灵感,是多种技术的整合。现在,只用了大约 2 个月的时间(论文首次上传到 arXiv 是 11 月 14 日),谷歌翻译和谷歌大脑团队就实现了技术上的突破——让系统在从未见过的语言对之间进行翻译,也即所谓的“zero-shot translation”。

  我们提出了一种使用单一神经机器翻译(NMT)模型,在多语种之间进行翻译简洁而优雅的解决方案。不需要修改谷歌现有的基础系统模型架构,而是在输入句子的前面加入人工 标记(token)明确其要翻译成的目标语言。模型的其他部分(包括编码器、解码器和注意模型)保持不变,而且可以在所有语言上共享。使用一个共享的 wordpiece vocabulary,这种方法能够使用单一模型实现多语种神经机器翻译,而不需要增加参数,相比此前提出的方法更为简单。实验表明,这种新的方法大部分时候能提升所有相关语言对的翻译质量,同时保持总的模型参数恒定。

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  谷歌今日更新博客,介绍了重大更新,实现了用单一模型对多语种通用表征。这种新的模型体积不仅与多语言翻译模型一样,参数相同,而且速度更快、质量更高。不仅如此,系统还实现“零数据翻译”,也即能够在从来没有见过的语言之间进行翻译。这意味着传说中的“巴别塔”有望成真。【进入新智元公众号,在对线”下载论文】

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  不过,当时也有很多研究人员认为,当时谷歌翻译取得的“里程碑”,与其说是技术突破,不如说是工程上的胜利

  )在论文《谷歌多语言神经机器翻译系统:实现零数据翻译》(Google’s Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation)中,我们通过扩展以前的 GNMT 系统解决这一挑战,使单个系统能够在多种语言之间进行翻译。我们提出的架构不需要改变基本的 GNMT 系统,而是在输入句子的开头使用附加的“token”,指定系

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