ଖଣ୍ଡ ବାକ୳ ଉପରେ ଆଧାରିତ, ଷ୍ଟାଟିଷ୍ଟିକାଲ ମେସିନ ଟ୍ରାନ୍ସଲେସନ ମାନଙ୍କରେ ପ୍ରୟୋଗ ହେଉଥିବା, ଉପଖଣ୍ଡ ବାହାରକରି,  ସେ ଉପଖଣ୍ଡ ମାନଙ୍କୁ ଅଲଗା ଇଂଜିନିୟରିଂ କରିବା ଉପାୟରୁ, NMT  ନୂଆ ।ଶବ୍ଦ ଓ ଅନ୍ତର୍ଗତ ଅବସ୍ଥା ("embeddings", "continuous space representations") ପାଇଁ ଭେକ୍ଟର ରୂପର ବ୳ବହାର କରିବା ହେଉଛି ନିଉରାଲ ମେସିନ ଟ୍ରାନ୍ସଲେସନର ନୂତନତା ଏ ମଡେଲର ସଜ୍ଜା ଖଣ୍ଡ ବାକ୳ ଉପରେ ଆଧାରିତ ମଡେଲ ମାନଙ୍କଠାରୁ ସହଜ . ଅଲଗା ଭାଷା ମଡେଲ , ଅନୁବାଦ ମଡେଲ , ଆଉଥରେ ସଜଉଥିବା ମଡେଲ ଭଳି ଅଲଗା ଅଲଗା ମଡେଲ ସବୁ ନଥାଇ ଗୋଟିଏ ସିକୁଏନ୍ସ (କ୍ରମ) ମଡେଲ ଅଛି ଯାହା ଥରକେ ଗୋଟିଏ ଶବ୍ଦକୁ ଅନୁମାନ କରେ, ଯଦିଓ ଏ କ୍ରମର ଅନୁମାନ ପୁରା ଉତ୍ସ ବାକ୍ୟ ଓ ଲକ୍ଷ ବାକ୍ୟ ମାନଙ୍କୁ ନେଇ ତିଆରି ହୁଏ ।
ନିଉରାଲ ମେସିନ ଟ୍ରାନ୍ସଲେସନର ମଡେଲମାନେ deep learning ଓ representation learning ବ୍ୟବହାରର କରନ୍ତି ।

ଏ ଶବ୍ଦ କ୍ରମ ମଡେଲ ତିଆରି ପ୍ରଥମେ  ପ୍ରାୟତଃ ଏକ recurrent neural network (RNN) ବ୳ବହାର କରି କରାଯାଉଥିଲା । ଏ neural network ଦ୍ୱାରା  ଏକ ଉତ୍ସ ଭାଷାର(ସୋର୍ସ ଲାଙ୍ଗୁଏଜ) ବାକ୍ୟକୁ ଏନକୋଡ଼ିଙ୍ଗ କରିବା ପାଇଁ  "ଏନକୋଡର" ନାମରେ ଏକ ଦୋମୁହାଁ RNN ବ୍ୟବହାର ହୁଏ , "ଡିକୋଡର" ନାମରେ ଥିବା ଦ୍ୱିତୀୟ RNN,  (ଟାର୍ଗେଟ ଲାଙ୍ଗୁଏଜ) ଲକ୍ଷ ଭାଷାରେ ଶବ୍ଦ ସବୁ ଅନୁମାନ କରିବା ପାଇଁ ବ୳ବହାର ହୁଏ ।

Convolutional Neural Networks (Convnets) ସବୁ ଲମ୍ବା କ୍ରମସବୁ ପାଇଁ ପ୍ରାୟତଃ ଭଲ, କିନ୍ତୁ  ପ୍ରଥମେ କିଛି ଦୁର୍ବଳତା ପାଇଁ ବ୍ୟବହାର କରାଯାଉନଥିଲା । ଅନେକ ଦୁର୍ବଳତା ୨୦୧୭ରେ ଧ୳୲ନ( "attention") ଉପରେ ଆଧାରିତ ଉପାୟମାନଙ୍କ ବ୳ବହାରଦ୍ୱାରା ଦୂର ହୋଇଛି ।ଅତି ଅଧିକା ଅନୁବାଦ ବା ଅତି କାମ ଅନୁବାଦ ଭଳି ସମସ୳୲ ତିଆରି କରୁଥିବା  ଅଲାଇନମେଣ୍ଟ ଇନ୍ଫୋରମେସନକୁ ବାଦ କରିବା ଭଳି ଆହୁରି କଭରେଜ ମଡେଲ ସବୁ ଅଛି ପାରମ୍ପରିକ ଧ୳୲ନ ଉପାୟରେ ଥିବା ସମସ୳୲ ସମାଧାନ କରିବାପାଇଁ । . 

ଗୁଣାବଳୀ
ବ୳ବହାର
କାର୍ଯ୍ୟକାରିଣୀ
ଇତିହାସ