localization architecture1 of paper

该论文的本地化架构1是一种先进的技术方案，旨在提高多语言环境下的模型性能。通过将输入数据与特定语言相关的嵌入层相结合，该架构能够更好地捕捉到不同语言之间的差异性。此外，该架构还利用了注意力机制来关注输入序列中的关键信息，从而提高了模型在处理长序列时的鲁棒性。同时，为了进一步提高模型的泛化能力，作者还提出了一种基于知识蒸馏的训练策略，通过将大型预训练模型的知识迁移到小型本地化模型上，实现了在资源受限的设备上高效运行的目标。总之，该论文的本地化架构1为解决多语言环境下的自然语言处理任务提供了一种有效的解决方案。