北京時間12月15日(周三)晚8點，字節(jié)跳動人工智能實驗室算法工程師——朱耀明的Talk將準(zhǔn)時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是: “利用Adapter技術(shù)提升多語言機(jī)器翻譯的新方案?”，屆時將主要介紹多語言機(jī)器翻譯、Adapter技術(shù)以及結(jié)合Adapter技術(shù)與多語言機(jī)器翻譯的EMNLP’21Finding論文工作。

Talk·信息

主題：利用Adapter技術(shù)提升

多語言機(jī)器翻譯的新方案?

嘉賓：字節(jié)跳動人工智能實驗室算法工程師?朱耀明

時間：北京時間?12月15日?(周三) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

完整版怎么看？

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Talk·提綱

設(shè)計一個能覆蓋所有語向間翻譯的機(jī)器翻譯系統(tǒng)一直是相關(guān)從業(yè)者們追求的目標(biāo)，深度學(xué)習(xí)時代有許多研究者提出了各種方案。目前多語言機(jī)器翻譯的主流范式是使用Transformer模型和處理后的多語言語料庫，然而這套范式并非萬能，訓(xùn)練出的多語言模型在大語種上會面臨性能下降?；鹕椒g團(tuán)隊近期提出的一篇新工作則是通過引入Adapter技術(shù)來極大地緩解了這種性能下降。新模型在多個規(guī)模的多語言機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集上取得了優(yōu)異的成績。

-介紹多語言機(jī)器翻譯：它的優(yōu)勢、相關(guān)工作、以及目前主流方案的局限性。針對其局限性提出我們的思考。

-介紹Adapter技術(shù)，并簡要闡述近期將其用于自然語言處理的相關(guān)工作。

-介紹我們結(jié)合Adapter技術(shù)與多語言機(jī)器翻譯的EMNLP’21 Finding論文工作，并闡述我們的方法與之前的工作相比的優(yōu)勢。

Talk·參考資料

這是本次分享中將會提及的資料，建議提前預(yù)習(xí)哦！

項目代碼：

https://github.com/Yaoming95/CIAT

Talk·提問交流

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Talk·嘉賓介紹

朱耀明，目前是字節(jié)跳動人工智能實驗室的算法工程師，分別于2018年和2021年在上海交通大學(xué)收獲計算機(jī)系的學(xué)士學(xué)位和碩士學(xué)位。他發(fā)表了多篇研究論文于自然語言處理領(lǐng)域的頂級會議，包括EMNLP，SIGIR，ICML等會，研究興趣涵蓋機(jī)器翻譯和自然語言生成等領(lǐng)域。目前他在字節(jié)跳動負(fù)責(zé)多語言機(jī)器翻譯、語音機(jī)器翻譯的前沿研究已經(jīng)線上機(jī)器翻譯系統(tǒng)的算法訓(xùn)練。

個人主頁：

github.com/Yaoming95

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