transformer 翻译

Transformer是一种模型体系结构，它完全依赖于注意力机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系，从而避免了重复。\[1\]在机器翻译任务中，Transformer模型可以实现更高的并行化，并且在经过12个小时的训练后，可以达到翻译质量的新水平。\[1\]在训练过程中，可以使用CWMT数据集中的中文英文数据作为训练语料，该数据集质量较高，非常适合用于训练Transformer机器翻译模型。\[2\]如果你想在PaddlePaddle中使用Transformer模型，可以调用PaddleNLP提供的Transformer API，例如paddlenlp.transformers.TransformerModel用于实现Transformer模型，paddlenlp.transformers.InferTransformerModel用于生成翻译结果，paddlenlp.transformers.CrossEntropyCriterion用于计算交叉熵损失，paddlenlp.transformers.position_encoding_init用于初始化Transformer位置编码等。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer翻译](https://blog.csdn.net/qq_39223444/article/details/121337530)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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