随着全球化的加速和不同语言之间的交流需求不断增长，多语言机器翻译（Multilingual Parallel Machine Translation）成为一个备受关注的领域。传统上，机器翻译系统主要集中于一对特定语言之间的翻译，但这种单一语言对的模式在面对多语言环境时存在一些挑战。因此，多语言并行机器翻译应运而生，它旨在构建能够同时处理多个语言对的翻译模型。本文将探讨为什么需要多语言并行机器翻译以及它所带来的潜在益处。
基于神经网络的机器翻译（NMT）已成为学术界和工业界广泛认可的最优机器翻译方法。然而，过去的多语言翻译模型主要基于自回归框架，即按照时间顺序从左到右逐词进行翻译，这种方法在效率和速度上存在一定限制。近期，针对多语言翻译模型的研究引起了人们的关注，旨在实现一个模型能够支持多个方向的翻译功能。
研究者们开始探索多语言机器翻译模型的潜力，并提出了一些引人入胜的优点。首先，多语言翻译模型可以减少在线翻译服务的数量，简化多语言翻译功能的部署。其次，通过多语言联合训练，模型可以将高资源语言中隐含的知识迁移到低资源语言中，从而提升低资源语言的翻译性能。这些优点使得多语言翻译模型具备了实际意义和应用前景。
然而，目前大多数的多语言神经翻译模型仍采用自回归框架构建，导致翻译过程缺乏高效性，模型在翻译速度上受到限制。尤其在多语言场景下，所有翻译方向都存在低效推理的问题，加剧了低效翻译的挑战。因此，研究更高效的多语言翻译模型具有实际意义和重要作用。
为了提高翻译速度，构建多语言非自回归翻译模型（NAT）被提出作为一个直观的解决方案。NAT可以并行输出翻译句子中的所有词，从而显著提升翻译性能。最近的研究推动了NAT模型的发展，目前最优的NAT模型已经能够达到与自回归翻译模型相媲美的效果。例如，由[5]提出的GLAT模型在WMT21德-英翻译任务中甚至超过了许多自回归翻译模型。
基于以上思路，本文探索了多语言NAT模型是否能够在实现更快推理的同时，实现更高的翻译性能。因此，本文提出了switch-GLAT模型，它基于GLAT模型，并进行了更加精巧的改进。switch-GLAT的主要思想是引入code-switch解码器：对于给定的源语言句子，该解码器可以生成上下文相关的code-switch翻译，并通过code-switch回译训练来提升翻译性能。
综上所述，多语言并行机器翻译在满足日益增长的多语言交流需求方面具有巨大潜力。然而，多语言并行机器翻译仍然面临许多挑战。未来的研究和技术发展需要致力于解决这些问题，以进一步推动多语言并行机器翻译的发展，并为全球化时代的语言交流提供更加智能和便捷的解决方案。
