技术博客 | 使用 NVIDIA NeMo 定制神经机器翻译模型，第 1 部分

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神经机器翻译（NMT）是一种将一序列的文字从一种语言翻译成另一种语言的自动任务。近年来，有自注意力机制 Transformer 模型的发展对复杂语言建模任务产生了深远的影响，这些任务的目标是预测句子中下一个即将出现的分词，而 NMT 是其中一个典型的应用例子。 在开源社区中有很多 NMT 模型，而在实际使用场景中直接用它们来翻译文本却富有挑战性。一些常见的难点包括： 误译 缺乏语义准确性 缺乏特定领域的知识 不能处理专有名词或生僻词 这些问题的其中一个根因是训练模型的数据与实际使用场景中的数据分布不匹配。这意味着  模型微调  是一个必要的步骤。 NVIDIA NeMo 是一个端到端的平台，它可在任何地方开发和定制生成式人工智能，包括  大型语言模型 、 多模态 、视觉以及  语音 AI 等应用。该平台提供了用于训练和检索增强生成（R ………………………………