Si vous suivez ce blog, vous savez que je suis un peu obsédé par la traduction automatique.J'ai écrit à propos de, utilisant EasyNMTconstruction de services de traduction de l'arrière-plan, et mêmeaméliorer EasyNMT**Mais j'ai réalisé que je n'avais jamais vraiment expliqué
Comment
traduction automatique neuronale fonctionne sous le capot.
REMARQUE: Ceci fait partie de mes expériences avec l'IA / un moyen de dépenser 1000 $ Code Calude crédits Web.
Quels sont les réseaux neuronaux artificiels et comment ils apprennent
Ce que signifie "attention" dans l'IA (spoiler: il ne s'agit pas de prêter attention)
graph LR
A[Source Sentence] --> B[Convert to Numbers]
B --> C[Neural Network Processing]
C --> D[Convert to Words]
D --> E[Translated Sentence]
Comment fonctionne l'architecture de l'encodeur-décodeur
Ne vous inquiétez pas si vous n'êtes pas un mathiste - je vais garder ceci aussi pratique et visuel que possible.
L'idée de base : la traduction comme calcul de nombre
Commençons par les blocs de construction.
graph LR
I1[Input 1] -->|weight: 0.8| N[Neuron]
I2[Input 2] -->|weight: -0.3| N
I3[Input 3] -->|weight: 0.5| N
N --> O[Output]
style N stroke-width:4px
Réseaux neuronaux artificiels : la Fondation
public class Neuron
{
private double[] weights;
private double bias;
public double Activate(double[] inputs)
{
// Step 1: Multiply each input by its weight and sum them
double sum = bias;
for (int i = 0; i < inputs.Length; i++)
{
sum += inputs[i] * weights[i];
}
// Step 2: Apply activation function (tanh keeps values between -1 and 1)
return Math.Tanh(sum);
}
}
Avant de pouvoir comprendre la traduction automatique neuronale, nous devons comprendre les réseaux neuronaux artificiels.Math.TanhMalgré leur nom, ils sont plutôt simples à leur cœur.
Un neurone artificiel est une fonction mathématique qui:
graph LR
subgraph Input Layer
I1[Input 1]
I2[Input 2]
I3[Input 3]
end
subgraph Hidden Layer 1
H1[Neuron 1]
H2[Neuron 2]
H3[Neuron 3]
H4[Neuron 4]
end
subgraph Hidden Layer 2
H5[Neuron 5]
H6[Neuron 6]
H7[Neuron 7]
end
subgraph Output Layer
O1[Output 1]
O2[Output 2]
end
I1 --> H1 & H2 & H3 & H4
I2 --> H1 & H2 & H3 & H4
I3 --> H1 & H2 & H3 & H4
H1 --> H5 & H6 & H7
H2 --> H5 & H6 & H7
H3 --> H5 & H6 & H7
H4 --> H5 & H6 & H7
H5 --> O1 & O2
H6 --> O1 & O2
H7 --> O1 & O2
Prend plusieurs entrées
Faisons en sorte que cela soit concret avec un code C# :
graph TD
A[Start with Random Weights] --> B[Feed in Training Example]
B --> C[Network Makes Prediction]
C --> D{Is Prediction Correct?}
D -->|No| E[Calculate Error]
E --> F[Adjust Weights Slightly]
F --> B
D -->|Yes| G[Try Next Example]
G --> B
style E stroke-width:2px
style F stroke-width:2px
La fonction d'activation (dans ce cas**) est ce qui rend les réseaux neuronaux intéressants.**Il introduit la non-linéarité, permettant au réseau d'apprendre des modèles complexes.
Sans ça, peu importe le nombre de neurones que vous avez empilés ensemble, vous auriez juste une fonction linéaire fantaisiste.
public class SimpleNeuralNetwork
{
private double learningRate = 0.01;
private Neuron[] neurons;
public void Train(TrainingExample[] examples, int epochs)
{
for (int epoch = 0; epoch < epochs; epoch++)
{
foreach (var example in examples)
{
// Forward pass: make a prediction
double prediction = Predict(example.Input);
// Calculate error
double error = example.ExpectedOutput - prediction;
// Backward pass: adjust weights
// (simplified - real networks use backpropagation)
AdjustWeights(error * learningRate);
}
}
}
}
Des neurones aux réseaux**La magie se produit lorsque vous reliez des milliers ou des millions de ces neurones en couches :**Chaque couche "raffine" la représentation de l'entrée, en extrayant des motifs de plus en plus abstraits.
Les couches précoces peuvent détecter "c'est un verbe" ou "ce mot est tendu"
Plus tard, les couches les combinent en "translate ceci comme une question polie sur le temps de demain"
// Don't do this!
var wordToNumber = new Dictionary<string, int>
{
{"cat", 1},
{"dog", 2},
{"king", 3},
{"queen", 4},
{"man", 5},
{"woman", 6}
};
Comment les réseaux apprennent : le processus de formation
Le réseau les apprend à partir d'exemples!Ce processus s'appelledescente en pente
public class WordEmbedding
{
// Each word is represented by a vector of floats
private Dictionary<string, float[]> embeddings;
public float[] GetEmbedding(string word)
{
return embeddings[word]; // e.g., [0.2, -0.5, 0.8, 0.1, ...]
}
// Calculate similarity between two words
public double Similarity(string word1, string word2)
{
var vec1 = GetEmbedding(word1);
var vec2 = GetEmbedding(word2);
// Cosine similarity: how "aligned" are the vectors?
return CosineSimilarity(vec1, vec2);
}
private double CosineSimilarity(float[] a, float[] b)
{
double dot = 0, magA = 0, magB = 0;
for (int i = 0; i < a.Length; i++)
{
dot += a[i] * b[i];
magA += a[i] * a[i];
magB += b[i] * b[i];
}
return dot / (Math.Sqrt(magA) * Math.Sqrt(magB));
}
}
graph TD
subgraph "2D Projection of 300D Space"
King[King<br/>0.8, 0.6]
Queen[Queen<br/>0.75, 0.55]
Man[Man<br/>0.3, 0.2]
Woman[Woman<br/>0.25, 0.15]
Dog[Dog<br/>-0.6, 0.4]
Cat[Cat<br/>-0.65, 0.38]
end
King -.similar.-> Queen
Man -.similar.-> Woman
Dog -.similar.-> Cat
King -.same vector.-> Man
Queen -.same vector.-> Woman
Pour chaque mauvaise réponse, le réseau calcule « quels poids étaient les plus responsables de cette erreur ? » et les adapte un petit peu.king - man + woman ≈ queen
public float[] AnalogicalReasoning(string a, string b, string c)
{
// king - man + woman = ?
var vecA = GetEmbedding(a); // king
var vecB = GetEmbedding(b); // man
var vecC = GetEmbedding(c); // woman
var result = new float[vecA.Length];
for (int i = 0; i < vecA.Length; i++)
{
result[i] = vecA[i] - vecB[i] + vecC[i];
}
// Find the word closest to this vector
return FindClosestWord(result); // Should return "queen"
}
Voici une version simplifiée en C#:
graph LR
A["The cat sat on the mat"] --> B[Train Neural Network]
B --> C["cat → [0.1, 0.5, -0.3, ...]"]
B --> D["sat → [0.2, -0.1, 0.4, ...]"]
B --> E["mat → [0.15, 0.45, -0.25, ...]"]
Les réseaux neuronaux réels utilisent un algorithme plus sophistiqué appelé
qui calcule efficacement comment ajuster les poids sur l'ensemble du réseau, mais le principe est le même : apprendre des erreurs.
graph TD
subgraph English
E1[The]
E2[cat]
E3[sat]
E4[on]
E5[the]
E6[mat]
end
subgraph French
F1[Le]
F2[chat]
F3[s'est assis]
F4[sur]
F5[le]
F6[tapis]
end
E2 -. focus 90% .-> F2
E3 -. focus 70% .-> F3
E4 -. focus 80% .-> F4
E6 -. focus 85% .-> F6
E1 -. focus 30% .-> F1
Embeddings de mots: transformer le langage en mathématiquesMaintenant, nous avons relevé notre premier défi majeur : comment nourrir les mots dans un réseau neuronal ?
Le problème de l'encodage à simple hot
public class AttentionMechanism
{
// Calculate attention weights for each source word
public double[] CalculateAttention(
float[] currentTargetState, // Where we are in translation
float[][] sourceWordStates) // All source words
{
int sourceLength = sourceWordStates.Length;
double[] scores = new double[sourceLength];
// Step 1: Calculate relevance scores
for (int i = 0; i < sourceLength; i++)
{
scores[i] = DotProduct(currentTargetState, sourceWordStates[i]);
}
// Step 2: Convert to probabilities (softmax)
return Softmax(scores);
}
public float[] ApplyAttention(
double[] attentionWeights,
float[][] sourceWordStates)
{
// Create weighted average of source words
int dim = sourceWordStates[0].Length;
float[] result = new float[dim];
for (int i = 0; i < sourceWordStates.Length; i++)
{
for (int j = 0; j < dim; j++)
{
result[j] += (float)(attentionWeights[i] * sourceWordStates[i][j]);
}
}
return result;
}
private double[] Softmax(double[] scores)
{
double[] result = new double[scores.Length];
double sum = 0;
for (int i = 0; i < scores.Length; i++)
{
result[i] = Math.Exp(scores[i]);
sum += result[i];
}
for (int i = 0; i < scores.Length; i++)
{
result[i] /= sum;
}
return result;
}
private double DotProduct(float[] a, float[] b)
{
double sum = 0;
for (int i = 0; i < a.Length; i++)
{
sum += a[i] * b[i];
}
return sum;
}
}
L'approche naïve est l'"encodage à chaud" - assignez à chaque mot un numéro unique:
vecteur
graph TD
subgraph "English (Source)"
E1[The]
E2[agreement]
E3[on]
E4[the]
E5[European]
E6[Economic]
E7[Area]
end
subgraph "German (Target)"
G1[Das]
G2[Abkommen]
G3[über]
G4[den]
G5[Europäischen]
end
E1 -->|0.8| G1
E2 -->|0.9| G2
E3 -->|0.6| G3
E4 -->|0.3| G3
E5 -->|0.85| G5
E6 -->|0.7| G5
de nombres, généralement de 300 à 1000 dimensions.
Voici ce qui rend l'intégration magique - ils capturent les relations sémantiques:**L'exemple célèbre:**Comment les inscriptions sont - elles apprises?
graph LR
subgraph "Self-Attention for 'bank'"
B[bank]
R[river]
W[water]
F[fish]
end
B -.high attention.-> R
B -.high attention.-> W
B -.medium attention.-> F
Les inscriptions sont apprises par la formation d'un réseau neuronal sur une tâche simple: «prédicer les mots environnants».
Après une formation sur des milliards de phrases, les mots qui apparaissent dans des contextes similaires finissent par avoir des emboîtements similaires. "Cat" et "dog" apparaissent tous les deux près de "pet", "feed", "cute", de sorte que leurs emboîtements finissent par se rapprocher.Attention: le changement de jeuVoici un aperçu critique: lors de la traduction de "Le chat assis sur le tapis" en français, différents mots sources comptent pour différents mots cibles:
graph LR
subgraph Encoder
E1[Word Embeddings] --> E2[Self-Attention Layer 1]
E2 --> E3[Self-Attention Layer 2]
E3 --> E4[Self-Attention Layer N]
E4 --> E5[Contextual Representations]
end
subgraph Decoder
D1[Previous Translations] --> D2[Self-Attention]
D2 --> D3[Cross-Attention to Encoder]
D3 --> D4[Feed Forward]
D4 --> D5[Next Word Prediction]
end
E5 -.provides context.-> D3
est un mécanisme qui permet au réseau de « se concentrer » sur différentes parties de l'entrée lors de la génération de chaque mot de sortie.
public class TransformerEncoder
{
private WordEmbedding wordEmbedding;
private SelfAttentionLayer[] layers;
public float[][] Encode(string[] sourceWords)
{
// Step 1: Convert words to embeddings
float[][] embeddings = sourceWords
.Select(w => wordEmbedding.GetEmbedding(w))
.ToArray();
// Step 2: Add positional encoding (so network knows word order)
float[][] withPositions = AddPositionalEncoding(embeddings);
// Step 3: Apply multiple self-attention layers
float[][] representations = withPositions;
foreach (var layer in layers)
{
representations = layer.Forward(representations);
}
return representations; // Contextual representations for each word
}
private float[][] AddPositionalEncoding(float[][] embeddings)
{
// Add position-specific patterns so network knows word order
// (transformers don't naturally understand sequence order)
int sequenceLength = embeddings.Length;
int embeddingDim = embeddings[0].Length;
for (int pos = 0; pos < sequenceLength; pos++)
{
for (int i = 0; i < embeddingDim; i++)
{
double angle = pos / Math.Pow(10000, (2.0 * i) / embeddingDim);
// Use sine for even dimensions, cosine for odd
embeddings[pos][i] += (float)(i % 2 == 0 ? Math.Sin(angle) : Math.Cos(angle));
}
}
return embeddings;
}
}
Comment fonctionne l'attention
Convertit les scores en probabilités (ils s'élèvent à 1)
public class TransformerDecoder
{
private WordEmbedding targetEmbedding;
private SelfAttentionLayer[] selfAttentionLayers;
private CrossAttentionLayer[] crossAttentionLayers;
private FeedForwardLayer[] feedForwardLayers;
public string[] Decode(float[][] encodedSource, int maxLength)
{
List<string> translation = new List<string>();
translation.Add("<START>"); // Special token to begin
while (translation.Count < maxLength)
{
// Get next word
string nextWord = GenerateNextWord(encodedSource, translation.ToArray());
if (nextWord == "<END>") break; // Stop token
translation.Add(nextWord);
}
return translation.Skip(1).ToArray(); // Remove <START> token
}
private string GenerateNextWord(float[][] encodedSource, string[] partialTranslation)
{
// Step 1: Embed the partial translation
float[][] targetEmbeddings = partialTranslation
.Select(w => targetEmbedding.GetEmbedding(w))
.ToArray();
// Step 2: Self-attention on target words
float[][] selfAttended = ApplySelfAttention(targetEmbeddings);
// Step 3: Cross-attention to source (this is where translation happens!)
float[][] crossAttended = ApplyCrossAttention(selfAttended, encodedSource);
// Step 4: Feed forward
float[] finalState = ApplyFeedForward(crossAttended[^1]); // Last position
// Step 5: Predict next word
return PredictWord(finalState);
}
private string PredictWord(float[] state)
{
// Convert state to probability distribution over all possible words
Dictionary<string, double> wordProbabilities = CalculateWordProbabilities(state);
// Return most likely word (or sample from distribution)
return wordProbabilities.OrderByDescending(kv => kv.Value).First().Key;
}
}
Crée une moyenne pondérée des mots sources en fonction de ces probabilités
sequenceDiagram
participant Input as Source Sentence
participant Encoder
participant Decoder
participant Output as Translation
Input->>Encoder: "The cat sat"
Encoder->>Encoder: Build representations
Encoder->>Decoder: Encoded states
Decoder->>Decoder: Generate [START]
Decoder->>Output: Emit START token
Decoder->>Decoder: Attend to "The" → Generate "Le"
Decoder->>Output: "Le"
Decoder->>Decoder: Attend to "cat" → Generate "chat"
Decoder->>Output: "chat"
Decoder->>Decoder: Attend to "sat" → Generate "s'est assis"
Decoder->>Output: "s'est assis"
Decoder->>Decoder: Generate [END]
Output->>Output: "Le chat s'est assis"
Lors de la traduction de "L'accord sur l'Espace économique européen a été signé en août 1992" en allemand, l'attention se présente comme suit:
public class TranslationTrainer
{
private TransformerEncoder encoder;
private TransformerDecoder decoder;
private double learningRate = 0.0001;
public void Train(ParallelCorpus corpus, int epochs)
{
foreach (var epoch in Enumerable.Range(0, epochs))
{
double totalLoss = 0;
int batchCount = 0;
foreach (var batch in corpus.GetBatches(batchSize: 32))
{
// Forward pass
var predictions = new List<string[]>();
var losses = new List<double>();
foreach (var pair in batch)
{
// Encode source
var encoded = encoder.Encode(pair.Source);
// Try to decode target
var predicted = decoder.Decode(encoded, pair.Target.Length);
// Calculate loss (how different is prediction from target?)
double loss = CalculateLoss(predicted, pair.Target);
losses.Add(loss);
}
// Backward pass: adjust weights
double avgLoss = losses.Average();
UpdateWeights(avgLoss);
totalLoss += avgLoss;
batchCount++;
}
Console.WriteLine($"Epoch {epoch}: Average Loss = {totalLoss / batchCount}");
}
}
private double CalculateLoss(string[] predicted, string[] target)
{
// Cross-entropy loss: how far off were our word predictions?
double loss = 0;
for (int i = 0; i < Math.Min(predicted.Length, target.Length); i++)
{
if (predicted[i] != target[i])
{
loss += 1.0; // Simplified - real loss is more nuanced
}
}
return loss / target.Length;
}
private void UpdateWeights(double loss)
{
// Backpropagation: adjust all weights in encoder and decoder
// to reduce the loss (simplified here)
// Real implementation uses automatic differentiation
}
}
L'architecture de l'encodeur-décodeur
graph TD
A[10M Sentence Pairs] --> B[Initial Random Weights]
B --> C[Epoch 1: Loss = 5.2]
C --> D[Epoch 2: Loss = 3.8]
D --> E[Epoch 3: Loss = 2.1]
E --> F[Epoch 10: Loss = 0.8]
F --> G[Epoch 20: Loss = 0.3]
G --> H[Trained Model!]
style A stroke-width:2px
style H stroke-width:4px
Maintenant, on peut tout mettre ensemble !
Sa position dans la phrase (à partir de l'encodage positionnel)
graph TD
subgraph "1. Encoding"
A1[The] --> E1[emb: 0.2, -0.1, ...]
A2[cat] --> E2[emb: 0.5, 0.3, ...]
A3[sat] --> E3[emb: -0.1, 0.4, ...]
A4[on] --> E4[emb: 0.1, -0.2, ...]
A5[the] --> E5[emb: 0.2, -0.1, ...]
A6[mat] --> E6[emb: 0.4, 0.2, ...]
end
subgraph "2. Self-Attention in Encoder"
E1 & E2 & E3 & E4 & E5 & E6 --> SA[Self-Attention]
SA --> C1[ctx: 0.3, 0.1, ...]
SA --> C2[ctx: 0.6, 0.4, ...]
SA --> C3[ctx: -0.2, 0.5, ...]
end
subgraph "3. Decoding"
D1[START] --> G1[Le]
C2 -.attend.-> G1
G1 --> G2[chat]
C2 -.attend.-> G2
G2 --> G3[s'est assis]
C3 -.attend.-> G3
end
Le Décoder: Générer la Traduction
var theEmbedding = encoder.GetEmbedding("The");
// [0.2, -0.1, 0.3, 0.05, ..., 0.1] (300 dimensions)
Le décodeur génère la traduction un mot à la fois:
var catEmbedding = encoder.GetEmbedding("cat");
// [0.5, 0.3, -0.2, 0.4, ..., 0.15] (300 dimensions)
Le processus de traduction complet:
// "cat" attends to other words
var catAttention = attention.CalculateAttention(catEmbedding, allWordEmbeddings);
// [0.1, 0.3, 0.2, 0.05, 0.1, 0.25]
// High attention to "sat" (0.3) and "mat" (0.25)
var catContextual = attention.ApplyAttention(catAttention, allWordEmbeddings);
// Weighted average incorporating context
Formation d'un modèle de traduction
var decoderState = decoder.InitialState();
La formation d'un modèle de traduction nécessite trois choses :
// Attend to source
var sourceAttention = crossAttention.Calculate(decoderState, encodedSource);
// [0.8, 0.05, 0.05, 0.02, 0.05, 0.03]
// Strong focus on "The" (0.8)
var nextWordProbs = decoder.PredictNextWord(decoderState, sourceAttention);
// {"Le": 0.85, "La": 0.08, "Les": 0.04, ...}
var firstWord = "Le";
corpus parallèle
decoderState = decoder.UpdateState(decoderState, "Le");
var sourceAttention = crossAttention.Calculate(decoderState, encodedSource);
// [0.05, 0.9, 0.02, 0.01, 0.01, 0.01]
// Strong focus on "cat" (0.9)
var nextWordProbs = decoder.PredictNextWord(decoderState, sourceAttention);
// {"chat": 0.92, "chien": 0.03, ...}
var secondWord = "chat";
: Des millions de paires de phrases dans les deux langues
Final translation: "Le chat s'est assis sur le tapis"
: Quelle était notre prédiction ?
graph LR
subgraph "Old: Recurrent Neural Networks"
R1[Word 1] --> R2[Word 2]
R2 --> R3[Word 3]
R3 --> R4[Word 4]
end
subgraph "New: Transformers"
T1[Word 1] -.attend.-> T2[Word 2]
T1 -.attend.-> T3[Word 3]
T1 -.attend.-> T4[Word 4]
T2 -.attend.-> T3
T2 -.attend.-> T4
T3 -.attend.-> T4
end
Temps de formation
Taille du modèle
public class TranslationService
{
private readonly HttpClient _httpClient;
private readonly string _nmtServiceUrl;
public TranslationService(HttpClient httpClient, IConfiguration config)
{
_httpClient = httpClient;
_nmtServiceUrl = config["NMT:ServiceUrl"];
}
public async Task<TranslationResult> TranslateAsync(
string text,
string sourceLang,
string targetLang)
{
var request = new TranslationRequest
{
Text = new[] { text },
SourceLang = sourceLang,
TargetLang = targetLang
};
var response = await _httpClient.PostAsJsonAsync(
$"{_nmtServiceUrl}/translate",
request);
response.EnsureSuccessStatusCode();
var result = await response.Content
.ReadFromJsonAsync<TranslationResponse>();
return new TranslationResult
{
Original = text,
Translated = result.Translated[0],
SourceLanguage = sourceLang,
TargetLanguage = targetLang,
TranslationTime = result.TranslationTime
};
}
}
public class TranslationRequest
{
[JsonPropertyName("text")]
public string[] Text { get; set; }
[JsonPropertyName("source_lang")]
public string SourceLang { get; set; }
[JsonPropertyName("target_lang")]
public string TargetLang { get; set; }
}
public class TranslationResponse
{
[JsonPropertyName("translated")]
public string[] Translated { get; set; }
[JsonPropertyName("translation_time")]
public double TranslationTime { get; set; }
}
: paramètres de 100M à 1B+ (poids)
// In your controller or service
public class BlogPostController : ControllerBase
{
private readonly TranslationService _translator;
public async Task<IActionResult> TranslatePost(int postId, string targetLang)
{
var post = await _blogService.GetPostAsync(postId);
var translatedTitle = await _translator.TranslateAsync(
post.Title,
"en",
targetLang);
var translatedContent = await _translator.TranslateAsync(
post.Content,
"en",
targetLang);
return Ok(new
{
Title = translatedTitle.Translated,
Content = translatedContent.Translated,
OriginalLanguage = "en",
TargetLanguage = targetLang
});
}
}
Processus étape par étape :
public async Task<string> TranslateLongText(string longText, string targetLang)
{
const int maxChunkSize = 500; // characters
// Split on paragraph boundaries
var paragraphs = longText.Split(new[] { "\n\n", "\r\n\r\n" },
StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
var translatedParagraphs = new List<string>();
foreach (var paragraph in paragraphs)
{
if (paragraph.Length <= maxChunkSize)
{
var result = await _translator.TranslateAsync(paragraph, "en", targetLang);
translatedParagraphs.Add(result.Translated);
}
else
{
// Split long paragraph into sentences
var sentences = SplitIntoSentences(paragraph);
var translatedSentences = new List<string>();
foreach (var sentence in sentences)
{
var result = await _translator.TranslateAsync(sentence, "en", targetLang);
translatedSentences.Add(result.Translated);
}
translatedParagraphs.Add(string.Join(" ", translatedSentences));
}
}
return string.Join("\n\n", translatedParagraphs);
}
Étape 2: Encoder "cat"
public async Task<string> TranslateMarkdown(string markdown, string targetLang)
{
// Extract text from markdown while preserving structure
var doc = Markdig.Markdown.Parse(markdown);
var textSegments = new List<(string text, int position)>();
// Walk the AST and extract translatable text
foreach (var node in doc.Descendants())
{
if (node is LiteralInline literal)
{
var text = literal.Content.ToString();
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(text) && !IsImagePath(text))
{
textSegments.Add((text, literal.Span.Start));
}
}
}
// Translate all segments
var translations = await Task.WhenAll(
textSegments.Select(async seg => new
{
seg.position,
translated = (await _translator.TranslateAsync(seg.text, "en", targetLang)).Translated
}));
// Reconstruct markdown with translations
var result = markdown;
foreach (var translation in translations.OrderByDescending(t => t.position))
{
result = result.Remove(translation.position, textSegments
.First(s => s.position == translation.position).text.Length)
.Insert(translation.position, translation.translated);
}
return result;
}
Étape 4: Le décoder commence par
public async Task<Dictionary<string, string>> TranslateBatch(
IEnumerable<string> texts,
string targetLang)
{
const int batchSize = 32;
var results = new Dictionary<string, string>();
foreach (var batch in texts.Chunk(batchSize))
{
var request = new TranslationRequest
{
Text = batch.ToArray(),
SourceLang = "en",
TargetLang = targetLang
};
var response = await _httpClient.PostAsJsonAsync(
$"{_nmtServiceUrl}/translate",
request);
var result = await response.Content
.ReadFromJsonAsync<TranslationResponse>();
for (int i = 0; i < batch.Length; i++)
{
results[batch[i]] = result.Translated[i];
}
}
return results;
}
Étape 6: Générer le "chat"
graph TD
A[Translation Request] --> B{Model Size}
B -->|Small 100M params| C[Fast: 50-100ms]
B -->|Medium 500M params| D[Medium: 200-500ms]
B -->|Large 1B+ params| E[Slow: 1-3 seconds]
A --> F{Hardware}
F -->|CPU| G[Slow: 2-5x slower]
F -->|GPU| H[Fast: Baseline]
F -->|TPU/Special AI chips| I[Very Fast: 2-3x faster]
style C stroke-width:2px
style E stroke-width:2px
Étape 7: Continuer jusqu'à
Échelle: Plus de données + plus grand modèle = meilleurs résultats (jusqu'à un point)
**Les réseaux récurrents traitent séquentiellement (lent!), tandis que les transformateurs traitent tous les mots à la fois (rapide!).**Utilisation de NMT dans C#: Un exemple pratique
Utilisation & #160;:
Traduire une phrase à la fois est lent.
Emballez-les !
(1B+ params): 1-3 secondes
Now when you hit "translate" on your blog posts, you'll know exactly what's happening under the hood! 🚀
: GPU est 2-10x plus rapide pour NMT
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