阿里云PAI将神经机器翻译训练效率提升5倍

  1. 云栖社区>
  2. 博客>
  3. 正文

阿里云PAI将神经机器翻译训练效率提升5倍

技术小能手 2017-07-12 18:04:42 浏览2229
展开阅读全文

近两年,神经机器翻译(NMT: Neural Machine Translation)技术异军突起,翻译质量取得大幅提升。但不幸的是,NMT 系统的训练成本非常高,限制了这一技术的大范围使用。

阿里翻译团队通过使用阿里云机器学习平台PAI实现了模型训练效率5倍的飞跃,并已应用在英俄电商翻译质量优化项目中。


1,什么是NMT

NMT一词的出现要追溯到2014年9月1号,加拿大蒙特利尔大学Bengio教授研究组在开放论文网站arxiv上发布了他们最新的研究成果『neural machine translation by jointly learning to align and translate』,NMT进入了人们的视野。

他们设计了一组神经网络,使用一个编码器将源语言句子编码为一个向量,然后使用一个解码器对该向量进行解码,产生译文。同时,引入了注意力机制进一步提高译文质量。


2,阿里翻译如何使用PAI

在阿里巴巴内部,阿里翻译负责为1688国际站、全球速卖通等提供多语言服务,中国卖家填写的一些中文信息会被机器自动翻译成多国语言。该团队同时还为钉钉、东南亚电商Lazada等提供服务。

去年,他们首次将NMT技术应用在通讯场景下。虽然翻译质量取得很大的提升,但模型训练耗时太长。3000万的训练数据在单块GPU卡上一般需要训练20天以上,才能得到一个初步可用的模型。

之后,他们尝试在阿里云机器学习平台PAI上开发支持分布式训练的NMT系统,并于3月底完成了第一个版本。在英俄电商翻译质量优化项目中,分布式NMT系统大大提高了训练速度,使模型训练时间从20天缩短到了4天。


image
图:使用不同卡数时,在中英100万训练语料上获得的收敛加速比

现在,阿里翻译团队还在破解线上服务处理延时的难题,为神经网络机器翻译模型的大规模应用扫除最后障碍。


3,PAI是什么

PAI是阿里巴巴“NASA”计划发布的首个重磅工具,可完全兼容全球主流的深度学习开源框架。同时,底层提供强大的云端异构计算资源,包含CPU、GPU、FPGA。在GPU方面,可灵活实现多卡调度。

在阿里巴巴内部,PAI已经被广泛使用。淘宝搜索使用PAI的参数服务器,可以把百亿个特征的模型,分散到数十个乃至于上百个参数服务器上,打破规模瓶颈。最终实现搜索结果基于商品和用户的特征进行排序。

在过去的一年时间里,阿里云协助客户落地了多项重大的人工智能应用。但人工智能要想真正成为成为普惠技术,需要一件人人可用的生产工具。PAI正是为此而生。

原文链接

网友评论

登录后评论
0/500
评论
技术小能手
+ 关注