Fairseq多语言机器翻译技术详解-优快云博客

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Fairseq多语言机器翻译技术详解

fairseq facebookresearch/fairseq: fairseq 是Facebook AI研究团队开发的一个高性能序列到序列（Seq2Seq）学习框架，主要用于机器翻译、文本生成以及其他自然语言处理任务的研究与开发。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fairseq

前言

Fairseq是Facebook AI Research开发的开源序列建模工具包，其中多语言翻译模块支持使用单一模型处理多种语言对的翻译任务。本文将深入解析其多语言翻译的实现原理和使用方法。

核心特性

Fairseq的多语言翻译框架具有以下显著特点：

智能数据采样：通过温度采样(temperature-based sampling)解决不同语言对数据量不均衡的问题
- 支持三种采样策略：均匀采样(uniform)、温度采样(temperature)和拼接采样(concat)
- 温度参数可调节，控制采样偏向高频语言对的程度
语言标记注入：灵活配置源语言和目标语言的标记
- 编码器端可选择添加源语言或目标语言标记
- 解码器端可选择是否添加目标语言标记
预训练模型微调：支持基于mBART等预训练模型进行微调
- 可加载预训练模型参数作为初始化
- 显著提升低资源语言对的翻译质量

数据预处理

多语言翻译模型需要共享的子词词汇表，推荐的处理流程：

使用预训练SPM模型：可直接使用mBART预训练的SentencePiece模型
自定义BPE训练：如需训练自己的BPE模型，需确保：
- 所有语言共享同一个词汇表
- 词汇表大小需合理设置(通常32k-64k)
- 需平衡不同语言的覆盖率

模型训练

基础训练配置

fairseq-train $path_2_data \
  --encoder-normalize-before --decoder-normalize-before \
  --arch transformer --layernorm-embedding \
  --task translation_multi_simple_epoch \
  --sampling-method "temperature" \
  --sampling-temperature 1.5 \
  --encoder-langtok "src" \
  --decoder-langtok \
  --lang-dict "$lang_list" \
  --lang-pairs "$lang_pairs" \
  # 更多优化器、学习率等参数...

关键参数说明：

sampling-temperature：控制低频语言对的采样概率，值越大分布越均匀
encoder-langtok：建议设为"src"以明确输入语言
decoder-langtok：必须启用以指示目标语言

从预训练模型微调

fairseq-train $path_2_data \
  --finetune-from-model $pretrained_model \
  # 其他参数与基础训练相同...

微调技巧：

使用较小的学习率(如3e-5)
适当减少训练步数
可冻结部分底层参数

模型推理

生成翻译结果的命令示例：

fairseq-generate $path_2_data \
  --path $model \
  --task translation_multi_simple_epoch \
  --gen-subset test \
  --source-lang $source_lang \
  --target-lang $target_lang \
  --sacrebleu --remove-bpe 'sentencepiece' \
  --batch-size 32 \
  --encoder-langtok "src" \
  --decoder-langtok \
  --lang-dict "$lang_list" \
  --lang-pairs "$lang_pairs"

评估注意事项：