Nous pr\u00e9sentons une description du syst\u00e8me de l'entr\u00e9e OpenNMT Neural Machine Translation pour l'\u00e9valuation WNMT 2018. Dans ce travail, nous avons d\u00e9velopp\u00e9 un mod\u00e8le d'inf\u00e9rence NMT fortement optimis\u00e9 ciblant un syst\u00e8me CPU haute performance. Le syst\u00e8me final utilise une combinaison de quatre techniques, toutes conduisant \u00e0 des acc\u00e9l\u00e9rations significatives en combinaison : (a) distillation de s\u00e9quence, (b) modifications d'architecture, (c) pr\u00e9-calcul, en particulier du vocabulaire, et (d) quantification cibl\u00e9e de l'UC. Ce travail permet d'atteindre la performance la plus rapide de la t\u00e2che partag\u00e9e, et a conduit au d\u00e9veloppement de nouvelles fonctionnalit\u00e9s qui ont \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9es \u00e0 OpenNMT et mises \u00e0 la disposition de la communaut\u00e9.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Nous pr\u00e9sentons une description syst\u00e8me de l'entr\u00e9e OpenNMT Neural Machine Translation pour l'\u00e9valuation WNMT 2018. Dans ce travail, nous avons d\u00e9velopp\u00e9 un mod\u00e8le d'inf\u00e9rence NMT fortement optimis\u00e9 ciblant un syst\u00e8me CPU haute performance. Le syst\u00e8me final utilise une combinaison de quatre techniques, toutes conduisant \u00e0 des acc\u00e9l\u00e9rations significatives en combinaison: (a) distillation s\u00e9quentielle, (b) ... Suite<\/a><\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-3292","paper","type-paper","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/paper\/3292","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=3292"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}