মনোযোগের প্রক্রিয়া:

অনেক আধুনিক এনএমটি মডেল মনোযোগের প্রক্রিয়াকে অন্তর্ভুক্ত করে, মডেলটিকে অনুবাদের প্রতিটি শব্দ তৈরি করার সময় ইনপুট বাক্যের বিভিন্ন অংশে ফোকাস করার অনুমতি দেয়। এটি দীর্ঘ এবং জটিল বাক্য পরিচালনার উন্নতি করতে সাহায্য করে।
বহুভাষিক প্রশিক্ষণ:

বহুভাষিক nmt মডেলগুলিকে একাধিক ভাষার ডেটার উপর যৌথভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এই ভাগ করা প্রশিক্ষণ মডেলটিকে ভাষা জুড়ে সাধারণীকরণ করতে দেয়, সাধারণ ভাষাগত কাঠামো এবং নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করে। এটি মডেলটিকে ভাষাগুলির মধ্যে সিনট্যাকটিক এবং শব্দার্থিক মিল থেকে উপকৃত হতেও সক্ষম করতে পারে।
প্যারামিটার শেয়ারিং:

নিউরাল নেটওয়ার্কের প্যারামিটারগুলি ভাষা জুড়ে ভাগ করা হয়, মডেলটিকে অন্য ভাষা অনুবাদ করার সময় একটি ভাষা থেকে অর্জিত জ্ঞানের সুবিধা নিতে দেয়। এই প্যারামিটার শেয়ারিং মডেলটিকে কম-সম্পদ ভাষার জন্য আরও দক্ষ এবং কার্যকর করে তুলতে পারে।
ফাইন-টিউনিং এবং অভিযোজন:

বহুভাষিক nmt মডেলগুলি পারফরম্যান্স উন্নত করার জন্য নির্দিষ্ট ভাষার জোড়া বা ডোমেনের জন্য সূক্ষ্ম-সুর বা অভিযোজিত হতে পারে। ফাইন-টিউনিং এর সাথে মডেলটিকে কাঙ্ক্ষিত ভাষা জোড়া বা ডোমেনের জন্য নির্দিষ্ট অতিরিক্ত ডেটার প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।
স্থাপনা এবং অনুমান:

একবার প্রশিক্ষিত হলে, মডেলটিকে অনুমানের জন্য স্থাপন করা হয়, যেখানে এটি রিয়েল-টাইমে নতুন ইনপুট বাক্য অনুবাদ করে। ব্যবহারকারীরা একটি ভাষায় পাঠ্য ইনপুট করতে পারে, এবং মডেলটি পছন্দসই টার্গেট ভাষায় সংশ্লিষ্ট অনুবাদ তৈরি করে।
এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে nmt-এর ক্ষেত্র ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে, এবং বিভিন্ন মডেল উল্লিখিত উপাদানগুলির ভিন্নতাকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। অতিরিক্তভাবে, তত্ত্বাবধানহীন বা জিরো-শট অনুবাদে গবেষণা ভাষা জোড়ার মধ্যে অনুবাদ সক্ষম করার উপায়গুলি অন্বেষণ করছে যার জন্য সমান্তরাল প্রশিক্ষণ ডেটা দুষ্প্রাপ্য বা অস্তিত্বহীন।