Este art\u00edculo describe los env\u00edos de OpenNMT a la tarea compartida de eficiencia WNGT 2020. Exploramos el entrenamiento y la aceleraci\u00f3n de modelos de transformadores con varios tama\u00f1os que se entrenan en una configuraci\u00f3n maestro-estudiante. Tambi\u00e9n presentamos un motor de inferencia C++ personalizado y optimizado que permite una decodificaci\u00f3n r\u00e1pida de la CPU y la GPU con pocas dependencias. Mediante la combinaci\u00f3n de optimizaciones adicionales y t\u00e9cnicas de paralelizaci\u00f3n, creamos modelos de traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal peque\u00f1os, eficientes y de alta calidad.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Este art\u00edculo describe las presentaciones de OpenNMT a la tarea compartida de eficiencia WNGT 2020. Exploramos la formaci\u00f3n y la aceleraci\u00f3n de modelos de transformadores con varios tama\u00f1os que se entrenan en una configuraci\u00f3n maestro-estudiante. Tambi\u00e9n presentamos un motor de inferencia C++ personalizado y optimizado que permite una decodificaci\u00f3n r\u00e1pida de CPU y GPU con pocas dependencias. Combinando optimizaciones adicionales\u2026 Continuaci\u00f3n<\/a><\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-3158","paper","type-paper","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/paper\/3158","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/paper"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/paper"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3158"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}