transformer实现翻译

Transformer是一种用于完成机器翻译等序列到序列学习任务的网络结构。PaddleNLP提供了Transformer API供调用，其中包括Transformer模型的实现（paddlenlp.transformers.TransformerModel）、用于生成的Transformer模型（paddlenlp.transformers.InferTransformerModel）、计算交叉熵损失的模块（paddlenlp.transformers.CrossEntropyCriterion）以及Transformer位置编码的初始化（paddlenlp.transformers.position_encoding_init）\[1\]。

在使用Transformer进行翻译时，可以使用CWMT数据集中的中文英文数据作为训练语料。CWMT数据集包含900万+的数据，质量较高，非常适合用于训练Transformer机器翻译模型。中文部分需要使用Jieba+BPE进行处理，而英文部分则需要使用BPE（Byte Pair Encoding）\[2\]。

Transformer网络结构完全使用注意力机制来实现序列到序列的建模。它在论文"Attention Is All You Need"中被提出，并被广泛应用于机器翻译等任务。Transformer网络结构图如图1所示\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于Transformer的中英文翻译](https://blog.csdn.net/m0_63642362/article/details/121725145)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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