fairseq翻译模型缩小

2024-11-04

Facebook的Fairseq模型详解(Convolutional Sequence to Sequence Learning)

1. 前言近年来,NLP领域发展迅速,而机器翻译是其中比较成功的一个应用,自从2016年谷歌宣布新一代谷歌翻译系统上线,神经机器翻译(NMT,neural machine translation)就取代了统计机器翻译(SMT,statistical machine translation),在翻译质量上面获得了大幅的提高.目前神经机器翻译模型主要分为三种: 一种是以rnn为基础的模型, 一般是LSTM+attention,顺序处理输入信息. 一种是以cnn为基础的模型,今天要讲的Fairseq

基于PyTorch的Seq2Seq翻译模型详细注释介绍（一）

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/qysh123/article/details/91245246Seq2Seq是目前主流的深度学习翻译模型,在自然语言翻译,甚至跨模态知识映射方面都有不错的效果.在软件工程方面,近年来也得到了广泛的应用,例如: Jiang, Siyuan, Ameer Armaly, and Collin McMillan. "Automatically

AAAI 2020论文分享：通过识别和翻译交互打造更优的语音翻译模型

2月初,AAAI 2020在美国纽约拉开了帷幕.本届大会百度共有28篇论文被收录.本文将对其中的机器翻译领域入选论文<Synchronous Speech Recognition and Speech-to-Text Translation with Interactive Decoding>进行解读. https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/uYIC4meJTZ2icYYOpJicZ7qn53NJFPhvruP97grEpmCwA5Sms2kHtrFBcDK0lRcs

CANN5.0黑科技解密 | 别眨眼！缩小隧道，让你的AI模型“身轻如燕”！

摘要:CANN作为释放昇腾硬件算力的关键平台,通过深耕先进的模型压缩技术,聚力打造AMCT模型压缩工具,在保证模型精度前提下,不遗余力地降低模型的存储空间和计算量. 随着深度学习的发展,推理模型巨大的参数量和计算量,需要耗费越来越多的硬件资源,也给模型在移动端的部署带来了新的挑战. 能不能像哆啦A梦一样,变出一条缩小隧道,不管再大的模型,塞进去后就能变小变轻,在寸土寸金的AI硬件资源上身轻如燕- 答案是:当然可以! 通常来说,想要构建深度学习领域的模型缩小隧道,加速模型推理部署,一般需要借助量化

【Python+C#】手把手搭建基于Hugging Face模型的离线翻译系统，并通过C#代码进行访问

前言:目前翻译都是在线的,要在C#开发的程序上做一个可以实时翻译的功能,好像不是那么好做.而且大多数处于局域网内,所以访问在线的api也显得比较尴尬.于是,就有了以下这篇文章,自己搭建一套简单的离线翻译系统.以下内容采用python提供基础翻译服务+ C#访问服务的功能,欢迎围观. 系统环境: WIN10 开发环境:VS2022 + VS CODE 开发语言环境: Python3.8 + .NET 6 以下正文: 1.由于本地环境没有python,所以先安装python有关环境先. 2.安装好以

NIPS 2018 | 程序翻译新突破：UC伯克利提出树到树的程序翻译神经网络

NIPS 2018 | 程序翻译新突破:UC伯克利提出树到树的程序翻译神经网络机器之心已认证的官方帐号 49 人赞同了该文章选自arXiv,作者:Xinyun Chen.Chang Liu.Dawn Song,机器之心编译,参与:Geek AI.张倩. 程序翻译是将一种语言的遗留代码迁移到用另一种语言构建的生态系统的重要工具.本文作者首次使用深度神经网络来解决程序翻译问题.他们观察到程序翻译是一个模块化的过程并据此设计了一个树到树的神经网络,将源树转换为目标树.与其他神经翻译模型相比,

Moses创建一个翻译系统的基本过程记录，以后会按照每个过程详细说明，并给出每个步骤的参数说明

软件需求: 首先你必须要有Moses(废话哈哈).然后要有GIZA++用作词对齐(traning-model.perl的时候会用到).IRSTLM产生语言模型大致步骤: 大体的步骤如下: 准备Parallerl data(需要句子对齐):对语料进行tokenisation.truecasing和cleaning步骤之后才能使用于我们的机器翻译系统(哈哈,都快忍不住直接写详细步骤了) 训练你的语言模型(使用IRSTLM):当然也有几步,详细叙述再说然后就是训练你的翻译系统啦(可能要花一两个小时

《Django By Example》第九章中文翻译（个人学习，渣翻）

书籍出处:https://www.packtpub.com/web-development/django-example 原作者:Antonio Melé (译者@ucag 注:哈哈哈,第九章终于来啦.这是在线商店的最后一章,下一章将会开始一个新的项目.所以这一章的内容会偏难,最难的是推荐引擎的编写,其中的算法可能还需要各位好好的推敲,如果看了中文的看不懂,大家可以去看看英文原版的书以及相关的文档.最近我也在研究机器学习,有兴趣的大家可以一起交流哈~) (审校@夜夜月:大家好,我是来打酱油的~,

那些令人惊艳的TensorFlow扩展包和社区贡献模型

随着TensorFlow发布的,还有一个models库(仓库地址:https://github.com/tensorflow/models),里面包含官方及社群所发布的一些基于TensorFlow实现的模型库,用于解决各式各样的机器学习问题. 很多任务,在其中都能找到相同或者近似功能的实现,这时候无需编程或者只要很少的编程,就可以在已有模型的基础上建立自己的人工智能应用. 而且models的更新也比较快,因为大量的社群参与者,几乎每天都有模块的更新commit. 简介当前版本TensorFlo

DeepLearning.ai学习笔记（五）序列模型 -- week2 序列模型和注意力机制

一.基础模型假设要翻译下面这句话: "简将要在9月访问中国" 正确的翻译结果应该是: "Jane is visiting China in September" 在这个例子中输入数据是10个中文汉字,输出为6个英文单词,\(T_x\)和\(T_y\)数量不一致,这就需要用到序列到序列的RNN模型. 类似的例子还有看图说话: 只需要将encoder部分用一个CNN模型替换就可以了,比如AlexNet,就可以得到"一只(可爱的)猫躺在楼梯上"

深度学习方法（九）：自然语言处理中的Attention Model注意力模型

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.NET/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 上一篇博文深度学习方法(八):Encoder-Decoder模型,基本Sequence to Sequence模型描述了基本的Encoder-Decoder模型,在作为翻译模型的时候,这种基本的Encoder-Decoder模型有较大缺点,就是Encoder部分每一个输入对Decoder部分每一个输出的贡献都是一样的.下面先看一个例子

想研究BERT模型？先看看这篇文章吧！

最近,笔者想研究BERT模型,然而发现想弄懂BERT模型,还得先了解Transformer. 本文尽量贴合Transformer的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正. 论文标题 Attention Is ALL You Need 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 摘要序列转换方式由基于

Seq2Seq模型与 Attention 策略

Seq2Seq模型传统的机器翻译的方法往往是基于单词与短语的统计,以及复杂的语法结构来完成的.基于序列的方式,可以看成两步,分别是 Encoder 与 Decoder,Encoder 阶段就是将输入的单词序列(单词向量)变成上下文向量,然后 decoder根据这个向量来预测翻译的结果. encoder 阶段 encoder 阶段面临的一个问题是,对于输入语句,语句的长度往往是不固定的,但是我们训练神经网络往往都是要固定长度的向量.所以如何解决这个问题是 encoder阶段的关键.我们通常使用多

StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation - 1 - 多个域间的图像翻译论文学习

Abstract 最近在两个领域上的图像翻译研究取得了显著的成果.但是在处理多于两个领域的问题上,现存的方法在尺度和鲁棒性上还是有所欠缺,因为需要为每个图像域对单独训练不同的模型.为了解决该问题,我们提出了StarGAN方法,这是一个新型的可扩展的方法,能够仅使用一个单一模型就实现多领域的图像翻译.StarGAN这样的统一模型的结构允许在单个网络上同时训练带有不同领域的多个数据集.这使得StarGAN的翻译图像质量优于现有的模型,并具有将输入图像灵活地翻译到任意目标域的新能力.通过实验,验证了该

Cesium案例解析(四)——3DModels模型加载

目录 1. 概述 2. 代码 3. 解析 4. 参考 1. 概述 Cesium自带的3D Models示例,展示了如何加载glTF格式三维模型数据.glTF是为WebGL量身定制的数据格式,在网络环境下有自己的优点.可以在Cesium的源码包中找到一些该类型的数据. 2. 代码 HTML页面3DModels.html代码如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="

吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow自然语言处理：Attention模型--训练

import tensorflow as tf # 1.参数设置. # 假设输入数据已经转换成了单词编号的格式. SRC_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCode\\Chapter09\\train.en" # 源语言输入文件. TRG_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCod

吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow自然语言处理：Seq2Seq模型--训练

import tensorflow as tf # 1.参数设置. # 假设输入数据已经用9.2.1小节中的方法转换成了单词编号的格式. SRC_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCode\\Chapter09\\train.en" # 源语言输入文件. TRG_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorF

论文翻译——Attention Is All You Need

Attention Is All You Need Abstract The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. 显性序列转换模型基于复杂的递归或卷积神经网络,包括编码器和解码器. The best performing models also conn

PyNN：神经网络模拟器的通用接口

PyNN:神经网络模拟器的通用接口计算神经科学已经产生了用于模拟神经元网络的多样化软件,同时具有消极和积极的后果.一方面,每个模拟器都使用自己的编程或配置语言,导致将模型从一个模拟器移植到另一个模拟器相当困难.这妨碍了调查人员之间的交流,使得难以复制和建立他人的工作.另一方面,仿真结果可以在不同的仿真器之间进行交叉检查,对其正确性给予更大的信心,并且每个仿真器具有不同的优化,因此可以为给定的建模任务选择最合适的仿真器.对多个模拟器的通用编程接口将减少或消除模拟器多样性的问题,同时保留好处. P

人工智能头条（公开课笔记）+AI科技大本营——一拨微信公众号文章

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整理 | Leo 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

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