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文章 2022-02-16 来自：开发者社区

Facebook开源 PyTorch版 fairseq，准确性最高、速度比循环神经网络快9倍

今年5月，Facebook AI研究院（FAIR）发表了他们的研究成果fairseq，在fairseq中，他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译，比循环神经网络的速度快了9倍，而且准确性也是现有模型中最高的。此外，他们在GitHub公布了fair序列建模工具包的源代码和训练好的系统，其他的研究者可以在此基础上建立自己的关于翻译、文本总结和其他任务的模型。 详情可参见快9倍！Facebook....

Facebook开源 PyTorch版 fairseq，准确性最高、速度比循环神经网络快9倍
文章 2022-02-16 来自：开发者社区

Facebook开源PyTorch版本fairseq翻译模型，训练速度提高50%

今年5月10日，Facebook AI 研究实验室（FAIR）发布了一项使用创新性的、基于卷积神经网络的方法来进行语言翻译的最新成果。Facebook 称，该研究取得了截止目前最高准确度，并且速度是基于循环神经网络(RNN)系统的9倍（谷歌的机器翻译系统使用的就是这一技术）。 今天开源的是一个PyTorch版本的fairseq。这个重新实现的原作者是Sergey Edunov，Myle Ott和....

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

快9倍！Facebook开源机器学习翻译项目fairseq

Facebook的使命是让世界变得更加开放，让每个人都能以最高的准确性和最快的速度使用自己喜欢的语言来发帖子和视频进行互动，语言翻译对此十分重要。 雷锋网了解到，今天，Facebook的人工智能研究团队发表了他们的研究成果Fairseq，他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译，比循环神经网络的速度快了9倍，而且准确性也是现有模型中最高的。此外，FAIR序列建模工具包的源代码和训练好的系统都....

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