一文彻底搞懂大模型 - Attention：联合对齐和翻译（Align And Translate）

主要观点总结

本文主要介绍了神经机器翻译（NMT）中的注意力机制及一种新型架构，该架构结合了双向循环神经网络（RNN）编码器和带有注意力机制的解码器，以解决传统编码器-解码器模型处理长句子的限制。文章强调了该新架构如何通过学习对齐模型，使解码器在生成每个目标词时能够动态地关注源句的不同部分，从而提高翻译的准确性和效率。

关键观点总结

关键观点1: 神经机器翻译简介

神经机器翻译是一种新兴的机器翻译方法，通过构建和训练大型神经网络来读取句子并输出翻译，与传统基于短语的翻译系统不同。

关键观点2: 编码器-解码器模型的问题

基本编码器-解码器模型需要将源句子的所有必要信息压缩到一个固定长度的向量中，这可能会使神经网络难以处理长句子。

关键观点3: 新架构的特点

新架构结合了双向RNN编码器和带有注意力机制的解码器，通过引入注意力机制，解码器在生成每个目标词时可以动态关注源句子的不同部分，从而提高了翻译的准确性和效率。

关键观点4: 背景知识

介绍了神经机器翻译的背景知识，包括概率论角度的解读、神经机器翻译与深度神经网络的关系以及新架构中的学习对齐模型等。

关键观点5: 对齐模型的重要性

对齐模型在新架构中起到了关键作用，它评估了源句中每个词与目标词之间的匹配程度，实现了软对齐，使得梯度可以反向传播以优化对齐和翻译。

文章预览

Attention Mechanism Abstract Abstract 摘要 神经机器翻译是最近提出的一种机器翻译方法。与传统的统计机器翻译不同，神经机器翻译旨在构建一个可以联合调整以最大化翻译性能的单一神经网络。最近提出的神经机器翻译模型通常属于编码器-解码器家族，将源句子编码为一个固定长度的向量，解码器从这个向量生成翻译。在本文中，我们推测使用固定长度的向量是提高这种基本编码器-解码器架构性能的瓶颈，并提出通过允许模型自动（软）搜索与预测目标词相关的源句子的部分来扩展它，而无需将这些部分明确地作为硬分段来形成。通过这种新方法，我们在英语到法语的翻译任务上实现了与现有最先进的基于短语的系统相当的翻译性能。此外，定性分析表明，模型发现的（软）对齐与我们的直觉相符。 敲黑板，划重点 注意力机制：联合对齐和翻译（Ali ………………………………