Arul Menezes 谈神经机器翻译创新 - Practical AI #458

这篇文章总结了 Practical AI 的一集播客，嘉宾是微软的杰出工程师 Arul Menezes。讨论的重点是神经机器翻译 (NMT) 的演变，重点介绍了 seq2seq 模型和最近的 transformer 模型等关键进展。对话深入探讨了微软当前的研究，包括多语言迁移学习和预训练语言模型（如 BERT）的集成。文章还提到了特定领域的改进以及 Menezes 对翻译架构未来的展望。重点是该领域的实际应用和正在进行的研究。

• •播客节目讨论了机器翻译的历史演变，包括 seq2seq 和 transformer 模型。
• •微软正在利用多语言迁移学习并整合 BERT 等预训练语言模型。
• •对话探讨了特定领域的改进和翻译架构的未来方向。