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English(EN) Efficient Multilingual Neural Machine Translation via Corpus-Driven Vocabulary Pruning: An English-Arabic Case Study

新方法将多语言神经机器翻译模型大小缩减60%，性能无损

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个新颖的框架，通过剪枝词汇来优化多语言神经机器翻译（MNMT）模型。该方法通过将词汇量从超过128,000个词元减少到约10,000个词元，显著降低了内存和计算需求，在不影响性能的情况下实现了高达60%的内存节省。在针对英阿翻译的M2M100、NLLB-200和mBART-50等模型上进行的测试中，优化后的模型在语义充分性和流畅性方面表现出与专用双语基线相当或更优的性能。 AI

影响 这项研究为更高效地部署大型多语言翻译模型提供了一条途径，有望降低基础设施成本并提高可访问性。

排序理由 详细介绍优化神经机器翻译模型新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Ahmed Amine Aliane, Nasredine Semmar, Hassina Aliane ·

    通过语料库驱动的词汇剪枝实现高效多语言神经机器翻译：以英阿为例

    arXiv:2608.03480v1 Announce Type: new Abstract: The adoption of large pre-trained multilingual models for neural machine translation (MNMT) faces a major challenge: excessive memory and computational consumption due to overly large vocabularies and embedding layers. Although exis…

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