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Vaswani 等人 2017 年解決了設計 Transformer 時最困難的 NLP 問題之一，對於我們人機智慧設計師來說，機器翻譯的人類基準似乎遙不可及，然而，這並沒有阻止 Vaswani 等人的腳步，2017 發布了 Transformer 的架構並取得了最先進的 Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) 結果。
機器翻譯 (Machine Translation) 是指通過機器轉換和輸出來再現人工翻譯的過程，機器翻譯流程如下圖所示：
圖片出自書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024
各個方框的依序說明如下：
- 選擇一個句子來翻譯
- 學習單詞之間如何通過數億個參數相互關聯
- 學習單詞之間相互查閱的多種方式
- 使用 Machine Transduction 將學到的參數應用到新序列中
- 選擇一個單詞或序列的候選翻譯
該過程總是從需要翻譯的源語言 A 的句子開始，過程的最後是輸出包含目標語言 B 的翻譯句子，中間的計算涉及轉換過程。
例如，歐洲議會的一名口譯員不會逐字逐句地翻譯一句話，逐字翻譯通常沒有意義，因為它們缺乏正確的語法結構，無法產生正確的翻譯，因為忽略了每個單詞的上下文。Human Transduction 將語言 A 中的一個句子建構成句子意義的認知表徵。歐洲議會的口譯員（口頭翻譯）或翻譯員（書面翻譯）只會將該轉換轉化為語言 B 中該句子的解釋。我們將口譯員或翻譯員在語言 B 中完成的翻譯稱為參考句子 (Reference Sentence)。
在現實生活中，人類翻譯員不會將句子 A 多次翻譯成句子 B，而僅會翻譯一次，然而，在現實生活中可能會有多位翻譯員將句子 A 翻譯成句子 B，例如，你可以找到多個翻譯員將蒙田的《隨筆》的法文版本翻譯成英文，如果從原始的法文版本中選取一個句子 A，你會發現多個句子 B 的版本，分別標註為參考 1 到 n。
如果有一天你去歐洲議會，你可能會注意到口譯員只會進行有限時間翻譯，例如兩個小時，然後，另一個口譯員接替繼續，沒有兩個口譯員有相同的風格，就像作家有不同的風格一樣，例如，源語言中的句子 A 可能會由同一人在一天內多次重複，但被翻譯成多個參考句子 B 的版本，機器必須找到一種與人類翻譯員思考相同的方式。
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