Cheng-Han (Hank) Du – NVIDIA 技術博客
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Fri, 14 Feb 2025 04:33:00 +0000
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利用特定領域的微調和 NVIDIA NIM 提高翻譯質量
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/improving-translation-quality-with-domain-specific-fine-tuning-and-nvidia-nim/
Wed, 05 Feb 2025 04:30:55 +0000
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翻譯在助力公司實現跨國業務擴展方面發揮著至關重要的作用，在語調、準確性和技術術語處理方面的要求差異很大。 主權 AI 的出現凸顯了 大語言模型（LLM） 面臨的嚴峻挑戰，尤其是他們難以捕捉英語主導框架之外的細微文化和語言背景。隨著全球通信變得日益復雜，組織必須仔細評估翻譯解決方案，以平衡技術效率與文化敏感性和語言準確性。 在本文中，我們將探討 LLMs 如何解決以下兩種截然不同的英語到繁體中文翻譯用例： 這些用例需要采用常規翻譯以外的專門方法。雖然 使用指令調整 LLMs 進行提示工程 可以處理某些情境，但此類更精細的任務通常無法達到預期效果。因此，在針對每個翻譯環境收集的特定數據集上單獨微調 Low-Rank Adaptation（LoRA）適配器變得至關重要。 在此項目中，我們將使用 Llama 3.1 8B Instruct 作為預訓練模型，
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