神经机器翻译（NMT）和传统机器翻译（SMT）是两种不同的翻译方法。以下是它们的一些不同之处：

  1. 模型结构：在传统机器翻译中，通常使用统计机器翻译（SMT）方法，它基于短语和句法树等语言学特征，并使用各种规则和概率模型来生成翻译结果。而神经机器翻译则是一种基于神经网络的端到端模型，它直接将源语言句子映射到目标语言句子，不需要显式的语言学特征或规则。

  2. 数据需求：传统机器翻译需要大规模的双语平行数据作为训练语料，包括源语言句子及其对应的目标语言句子。然后，这些数据将用于训练和调整各种模型参数。神经机器翻译也需要平行数据，但是相比传统机器翻译，它对平行数据的要求相对较低，因为神经网络可以从随机初始化的状态开始学习，并通过大量的单语数据进行自学习。

  3. 可拓展性：神经机器翻译在某些方面具有更好的可拓展性。由于其端到端模型的特性，可以使用更多的隐层单元和更复杂的架构来提高翻译质量。此外，NMT还可以使用更多的训练数据，并通过增加网络的深度和宽度来提高模型性能。传统机器翻译则需要更多的特征工程和调整各种组件的参数。

  4. 上下文信息处理：神经机器翻译能够更好地处理长距离上下文信息。由于其建模能力更强，可以捕捉更长的依赖关系，对上下文进行更好的理解和利用。相比之下，传统机器翻译倾向于依赖于局部短语和句法规则，对长句的处理效果不如神经机器翻译。

  5. 训练速度和系统性能：传统机器翻译在模型训练和推断速度上具有一定的优势，因为其模型结构相对简单且推理过程可并行化。然而，神经机器翻译的翻译质量通常更好，特别是在处理复杂句子和语言对中。