في هذه الورقة، نصف تقديم فريق مشترك لبحوث Samsung Philippines-Konvergen AI لمهمة الترجمة متعددة اللغات متعددة اللغات WMT'21 - المسار الصغير 2. نقدم نموذج محول SEQ2SEQ قياسي إلى المهمة المشتركة دون أي حيل تدريب أو عمارة، تعتمد بشكل رئيسي على قوة تقنيات ما قبل البيانات الخاصة بنا لتعزيز الأداء.سجل طراز التقديم النهائي لدينا 22.92 متوسط بلو على مجموعة Flores-101 Devtest، وسجل 22.97 متوسط بلو على مجموعة الاختبارات الخفية للمسابقة، المرتبة السادسة بشكل عام.على الرغم من استخدام محول قياسي فقط، في المرتبة النموذجية المرتبة الأولى في الإندونيسية إلى الجاوية، مما يدل على المسائل المعالجة المسبقة للبيانات على قدم المساواة، إن لم تكن أكثر، من تقنيات النموذج المتطورة وتقنيات التدريب.