尽管近年来利用Transformer模型进行神经机器翻译（NMT）取得了巨大成功，但是NMT模型对输入的微小干扰仍然很敏感，从而导致各种不同的错误。谷歌研究院的一篇ACL 2019论文提出了一种方法，使用生成的对抗性样本来提高机器翻译模型的鲁棒性，防止输入中存在的细小扰动度对其造成影响。结果表明，该方法提高了NMT模型在标准基准上的性能。在本文中，我们将探讨如何通过学习鲁棒翻译模型使其更加适用于商业系统，并解决在计算机视觉领域已得到广泛研究但在NMT领域较少关注的问题。
近年来，利用Transformer模型进行神经机器翻译（NMT）取得了巨大的成功。基于深度神经网络的NMT模式通常以完全数据驱动方式进行端到端训练，而不需要强制使用显式语言规则。此外，它们已经被应用于多种语言之间的高质量翻译任务中，但它们缺乏一种重要特质，即鲁棒性。当我们尝试改变源句子中的一个单词时，这些高级别的人工智能系统可能会产生出人意料或有害甚至是错误性的结果。
为了克服这个问题，我们提出了一种新的方法，即使用生成的对抗性样本来增强神经网络机器翻译技术，使其能够更好地抵御来自输入数据的小变化。这项工作建立在两大前人的基础之上：一方面是深度学习和自然语言处理领域内最新发展；另一方面是计算机视觉社区对于提升图像识别算法鲁棒性的努力。
我们的方法旨在通过构建具有双重目的的一致性测试流程，以确保我们的改进不仅增加了算法能力，而且也减少了资源消耗。在这种框架下，我们设计并实现了一种名为AdvGen（Adversarial Generator）的工具，它可以有效地模拟与原始句子相似的其他句子的不同形式，并且能够识别出这些变体是否能够保持原来的信息含量和语义意义。
接下来，我们详细介绍了该工具如何根据给定目标输出句、目标输入句以及与之相关联的一系列替换候选者，以及每个候选者的置信程度等因素构造潜在的“敌手”例子。然后，将这些例子反馈给Transformer训练过程，以便它能够学会区分哪些微小变化是无害或有益，而哪些可能导致严重误导或者损失信息价值。此外，在实际操作中，为了避免过拟合现实世界中的噪声数据集，我们还引入了一层额外保护措施，比如随机选择部分关键词作为替换对象，以此去除过拟合现实世界中的噪声数据集从而降低预测出的负面效应。
最后，在实验部分，我们展示了这一新策略如何改善当前最先进的人工智能算法性能，同时证明它对于各种复杂场景都非常有效，无论是在日常交流还是专业环境下都是如此。我们相信，这一突破性的发现将为未来的自然语言处理技术奠定坚实基础，为那些希望推动人类知识边界向前迈进的人提供更多可能性和灵活性。而这正是我们今天所追求的事物——让科技更能理解人类，更能帮助人们解决他们面临的问题。这就是为什么我们要继续努力，不断创新，让未来充满无限可能的地方吧！
