用transformer训练一个中文转英文模型，一般得多少语句对？

Question

用transformer训练一个中文转英文模型，一般得多少语句对？

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Transformer 中文转英文模型训练语句对数

Transformer 模型在中文转英文任务中，训练语句对的数量取决于多个因素，包括模型的复杂度、训练数据的质量和规模、目标语言的复杂度等。

一般来说，中文转英文任务需要大量的高质量训练数据。常见的训练数据规模是：

• 小规模：10,000 到 50,000 语句对，用于快速 prototyping 和模型的基本训练。
• 中规模：50,000 到 200,000 语句对，用于获得较好的翻译结果和模型的稳定性。
• 大规模：200,000 到 1,000,000 语句对，用于获得高质量的翻译结果和模型的泛化能力。

需要注意的是，训练数据的质量也非常重要。高质量的训练数据可以包括：

• 来自专业翻译公司或人工翻译的数据
• 来自开放源数据集，例如 WMT 数据集
• 自己收集的数据，例如网页、文档、论文等

在实际训练中，可以根据模型的复杂度和训练数据的规模来调整训练语句对的数量。同时，也可以使用数据增强技术，例如翻译、反转、加噪等，来提高模型的泛化能力和翻译结果的质量。