一种基于MoE体系架构的超大规模多语言神经机器翻译方法技术

本发明专利技术涉及自然语言处理技术领域，且公开了一种基于MoE体系架构的超大规模多语言神经机器翻译方法，S1、编码器与解码器采用基于Transformer的架构，并在其中嵌入MoE层；S2、MoE层包含多个针对特定语言对或语言特性优化的专家模型；S3、设计动态门控机制，根据输入数据特征选择最合适的专家模型进行预测；S4、引入负载均衡机制，确保所有专家模型得到均衡训练和使用；S5、采用数据并行与MoE并行的组合策略进行模型训练；S6、应用知识蒸馏和量化技术对模型进行压缩和优化。基于MoE体系架构的超大规模多语言神经机器翻译方法是一种具有创新性和挑战性的技术。通过合理设计和优化模型结构、门控机制以及训练策略，可以显著提升多语言机器翻译的性能和效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自然语言处理，具体为一种基于moe体系架构的超大规模多语言神经机器翻译方法。

技术介绍

1、随着全球化进程的加速，多语言翻译需求日益增长，尤其是在超大规模语言对场景下，传统机器翻译方法面临：

2、计算资源消耗巨大：随着语言对数量的增加，模型需要处理的数据量急剧上升，导致训练过程极其耗费计算资源和时间。这不仅增加了运营成本，还可能限制模型快速适应新语言对的能力。

3、模型可扩展性受限：现有模型在设计时往往针对特定数量的语言对进行优化，当需要扩展至更多语言对时，可能需要重新训练整个模型，这不仅效率低下，还可能引入新的训练偏差。

4、翻译质量不一致：不同语言对之间的语法、语义差异巨大，导致模型在不同语言对上的翻译质量参差不齐。特别是在资源稀缺语言对或低资源场景下，翻译效果往往难以保证。

5、参数冗余与知识共享不足：在多语言模型中，各语言对之间可能存在大量共享的语言结构和知识，但现有模型往往未能充分利用这些共性，导致参数冗余和模型效率不高。

6、近年来，基于transformer的神经网络模本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于MoE体系架构的超大规模多语言神经机器翻译方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于MoE体系架构的超大规模多语言神经机器翻译方法，其特征在于，所述步骤S1中，MoE层中的专家模型可以是独立的神经网络或共享部分参数的子网络。

3.根据权利要求1所述的一种基于MoE体系架构的超大规模多语言神经机器翻译方法，其特征在于，所述步骤S3中，门控机制的选择策略结合了softmax函数和其他机器学习算法。

4.根据权利要求1所述的一种基于MoE体系架构的超大规模多语言神经机器翻译方法，其特征在于，所述步骤S3中，设置有用户自定义...

【技术特征摘要】

1.一种基于moe体系架构的超大规模多语言神经机器翻译方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于moe体系架构的超大规模多语言神经机器翻译方法，其特征在于，所述步骤s1中，moe层中的专家模型可以是独立的神经网络或共享部分参数的子网络。

3.根据权利要求1所述的一种基于moe体系架构的超大规模多语言神经机器翻译方法，其特征在于，所述步骤s3中，门控机制的选择策略结合了softmax函数和其他机器学习算法。

4.根据权利要求1所述的一种基于moe体系架构的超大规模多语言神经机器翻译方法，其特征在于，所述步骤s3中，设置有用户自定义专家模型接口，允许用户根据特定语言对或语言特性的需求，上传或调整专家模型参数，以进一步优化翻译性能，上述接口包括定义一个标准的专家模型配置接口，用户可通过该接口上传新的专家模型或修改现有模型的参数，系统根据用户输入自动调整moe层中的专家模型配置。

5.根据权利要求1所述的一种基于moe体系架构的超大规模多语言神经机器翻译方法，其特征在于，所述步骤s3中，设置了动态门控机制的精细化调控方法，该方法能够基于输入数据的多种特征，如语言类型、文本长度、词汇复杂度，进行更精确的专家模型选择，通过引入更复杂的特征提取器和决策树、神经网络等算法，对输入数据进行多维度分析，从而更准确地选择最适合的专家模型进行翻译预测。

6.根据权利要求1所述的一种基于moe体系架构的超大规模多语言神经机器翻译方法，其特征在于，所述步骤s4中，负载均衡机制...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，
申请(专利权)人：中译语通科技昆明有限公司，
类型：发明
国别省市：