Какие методы машинного обучения используются в Google Translate?

В Google Translate используются различные методы машинного обучения, среди них:

• Нейронный машинный перевод (NMT). 1 Для перевода между несколькими языками применяется единая модель нейронной сети. 1 Модель обучают на больших наборах текста и речи, чтобы она могла изучать сложные закономерности и отношения между разными языками. 1
• Обучение методом нулевого выстрела. 5 Модель может переводить пары языков, которым она напрямую не обучалась. 15 Например, если GNMT обучалась только на англо-корейском, корейско-английском, японско-английском и англо-японском, то в итоге модель хорошо переводила с японского на корейский и наоборот. 5
• Субвортинг. 1 Этот метод используется для работы с редкими или неизвестными словами. 1 Они разбиваются на более мелкие части, и для каждого из них генерируется перевод. 1
• Бум-поиск. 1 Модель использует этот метод для генерации наиболее вероятных переводов, рассматривая несколько возможных последовательностей вывода и выбирая лучшие из них. 1
• Механизм внимания. 1 Он помогает разрешать неоднозначности и учитывать нюансы языка, что приводит к более точным и естественным переводам. 1