机器翻译是使计算机能够将一种言语转化为另一种言语的技能领域。本文从简介、根据规矩、计算和神经网络的办法入手，深入解析了各种机器翻译策略。同时，详细探讨了点评机器翻译功能的多种规范和东西，包含BLEU、METEOR等，以保证翻译的精确性和质量。
分类： 人工智能
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NLP机器翻译全景：从基本原理到技术实战全解析
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我用AI开了家淘宝店，只花了5分钟
我用AI开了家淘宝店，只花了5分钟。详见
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处理transport=websocket failed: Error in connection establishment: net::ERR_CONNECTION_REFUSED
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用 bitsandbytes、4 比特量化和 QLoRA 打造亲民的 LLM
众所周知，LLM 规模庞大，假如在也能消费类硬件中运转或练习它们将是其亲民化的巨大进步。咱们之前撰写的 LLM.int8 博文 展现了咱们是怎么将 LLM.int8 论文 中的技能经过
bitsandbytes库集成到transformers中的。在此根底上，咱们不断尽力以不断降低大模型的准入门槛。在此过程中，咱们决议再次与bitsandbytes联手，支撑用户以 4 比特精度运转任何模态 (文本、视觉、多模态等) 上的绝大多数 HF 模型。用户还能够运用 Hugging Face 生态体系中的工具在 4 比特模型之上练习适配器。这一作业根据 Dettmers 等人最近在 QLoRA 这篇论文中介绍的一种新办法，其论文摘要如下: -
读懂Transformer（Attention Is All You Need）
Transformer 模型是一种自然言语处理模型，它通过在序列上进行转换来完成使命，例如翻译、问答、摘要、分类等。这类模型一般运用注意力机制来聚集输入序列中的特定单词或短语，然后更好地了解和处理文本。
