論文の概要: Design of an Open-Source Architecture for Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03582v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 09:57:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 15:37:16.558566
• Title: Design of an Open-Source Architecture for Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク翻訳のためのオープンソースアーキテクチャの設計
• Authors: S\'eamus Lankford, Haithem Afli and Andy Way
• Abstract要約: adaptNMTは、Transformerモデルの開発とデプロイに対する合理化されたアプローチを提供するオープンソースアプリケーションである。 このアプリケーションは広く採用されているOpenNMTエコシステム上に構築されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.648836772989769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: adaptNMT is an open-source application that offers a streamlined approach to the development and deployment of Recurrent Neural Networks and Transformer models. This application is built upon the widely-adopted OpenNMT ecosystem, and is particularly useful for new entrants to the field, as it simplifies the setup of the development environment and creation of train, validation, and test splits. The application offers a graphing feature that illustrates the progress of model training, and employs SentencePiece for creating subword segmentation models. Furthermore, the application provides an intuitive user interface that facilitates hyperparameter customization. Notably, a single-click model development approach has been implemented, and models developed by adaptNMT can be evaluated using a range of metrics. To encourage eco-friendly research, adaptNMT incorporates a green report that flags the power consumption and kgCO${_2}$ emissions generated during model development. The application is freely available.
• Abstract（参考訳）: adaptNMTはオープンソースのアプリケーションで、リカレントニューラルネットワークとトランスフォーマーモデルの開発とデプロイに対する合理化されたアプローチを提供する。 このアプリケーションは広く採用されているOpenNMTエコシステム上に構築されており、特に開発環境のセットアップや列車の作成、検証、テストの分割を簡単にするため、新しい参入者にとって有用である。 このアプリケーションは、モデルトレーニングの進捗を示すグラフ機能を提供し、サブワードセグメンテーションモデルの作成にSentencePieceを使用している。 さらに、アプリケーションはハイパーパラメータのカスタマイズを容易にする直感的なユーザーインターフェースを提供する。 特に、シングルクリックモデル開発アプローチが実装されており、adaptnmtによって開発されたモデルは、さまざまなメトリクスを使って評価することができる。 環境に優しい研究を促進するため、AdaptNMTは、エネルギー消費とモデル開発中に発生するkgCO${_2}$エミッションをフラグするグリーンレポートを組み込んでいる。 アプリケーションは無料で利用できる。

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