Ce document d\u00e9crit les soumissions d\u2019OpenNMT \u00e0 la t\u00e2che partag\u00e9e d\u2019efficacit\u00e9 WNGT 2020. Nous explorons la formation et l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration de mod\u00e8les de transformateurs de diff\u00e9rentes tailles qui sont form\u00e9s dans une configuration enseignant-\u00e9tudiant. Nous pr\u00e9sentons \u00e9galement un moteur d\u2019inf\u00e9rence C++ personnalis\u00e9 et optimis\u00e9 qui permet un d\u00e9codage CPU et GPU rapide avec peu de d\u00e9pendances. En combinant des optimisations suppl\u00e9mentaires et des techniques de parall\u00e9lisation, nous cr\u00e9ons des mod\u00e8les de traduction automatique neuronale de petite taille, efficaces et de haute qualit\u00e9.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Cet article d\u00e9crit les soumissions OpenNMT \u00e0 la t\u00e2che partag\u00e9e d'efficacit\u00e9 WNGT 2020. Nous explorons la formation et l'acc\u00e9l\u00e9ration de mod\u00e8les Transformer de diff\u00e9rentes tailles qui sont form\u00e9s dans une configuration enseignant-\u00e9tudiant. Nous pr\u00e9sentons \u00e9galement un moteur d'inf\u00e9rence C++ personnalis\u00e9 et optimis\u00e9 qui permet un d\u00e9codage CPU et GPU rapide avec peu de d\u00e9pendances. En combinant des optimisations suppl\u00e9mentaires... Suite<\/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\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/paper\/3158","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/paper"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/paper"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3158"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}