Transformer multilingüe
Un transformer multilingüe es un modelo de lenguaje preentrenado construido sobre la arquitectura transformer y entrenado conjuntamente en texto de docenas a más de cien idiomas. Modelos como mBERT y XLM-RoBERTa aprenden representaciones multilingües compartidas, lo que permite la transferencia zero-shot o few-shot: un modelo ajustado con datos en inglés a menudo se puede aplicar directamente al francés, alemán, árabe o chino sin etiquetas específicas del idioma.
Leer el método completo
Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+10 more
Fuentes
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of NAACL-HLT 2019, pp. 4171–4186. Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
- Conneau, A., Khandelwal, K., Goyal, N., Chaudhary, V., Wenzek, G., Guzmán, F., Grave, E., Ott, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2020). Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale. Proceedings of ACL 2020, pp. 8440–8451. Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.747 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Transformer (Cross-lingual Pre-trained Language Model). ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/multilingual-transformer
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Clasificación basada en BERTAprendizaje profundo↔ compare
- Incrustaciones de oraciones multilingüesAprendizaje profundo↔ compare
- Clasificación basada en RoBERTaAprendizaje profundo↔ compare
- Incrutaciones de oracionesAprendizaje profundo↔ compare
Citado por
¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →