論文の概要: Multi-Pass Transformer for Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11382v1
• Date: Wed, 23 Sep 2020 21:22:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 16:12:03.281385
• Title: Multi-Pass Transformer for Machine Translation
• Title（参考訳）: 機械翻訳用マルチパストランス
• Authors: Peng Gao, Chiori Hori, Shijie Geng, Takaaki Hori, Jonathan Le Roux
• Abstract要約: 我々は、後続のレイヤの出力に照らして、以前のレイヤが情報を処理できるマルチパストランスフォーマー(MPT)アーキテクチャについて検討する。 MPTは、挑戦的な機械翻訳En-DeとEn-Frデータセット上でのLarge Transformerのパフォーマンスを上回ることができる。 ハード接続の場合、En-Deの最適接続パターンはEn-Frの性能も向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.867982400693194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In contrast with previous approaches where information flows only towards deeper layers of a stack, we consider a multi-pass transformer (MPT) architecture in which earlier layers are allowed to process information in light of the output of later layers. To maintain a directed acyclic graph structure, the encoder stack of a transformer is repeated along a new multi-pass dimension, keeping the parameters tied, and information is allowed to proceed unidirectionally both towards deeper layers within an encoder stack and towards any layer of subsequent stacks. We consider both soft (i.e., continuous) and hard (i.e., discrete) connections between parallel encoder stacks, relying on a neural architecture search to find the best connection pattern in the hard case. We perform an extensive ablation study of the proposed MPT architecture and compare it with other state-of-the-art transformer architectures. Surprisingly, Base Transformer equipped with MPT can surpass the performance of Large Transformer on the challenging machine translation En-De and En-Fr datasets. In the hard connection case, the optimal connection pattern found for En-De also leads to improved performance for En-Fr.
• Abstract（参考訳）: 情報がスタックのより深い層にのみ流れる従来のアプローチとは対照的に、より古いレイヤが後のレイヤの出力に照らして情報を処理できるマルチパストランスフォーマ(mpt)アーキテクチャを検討する。 有向非巡回グラフ構造を維持するために、変圧器のエンコーダスタックは、新しいマルチパス次元に沿って繰り返し、パラメータを結び付け、エンコーダスタック内のより深い層とその後のスタックの任意の層の両方に一方向に進むことができる。 並列エンコーダスタック間のソフトな(すなわち連続的な)接続とハードな(すなわち離散的な)接続の両方を考慮する。 提案するmptアーキテクチャの広範なアブレーション研究を行い,他の最先端のトランスフォーマーアーキテクチャと比較した。 驚くべきことに、MPTを備えたBase Transformerは、挑戦的な機械翻訳En-DeとEn-Frデータセット上でのLarge Transformerのパフォーマンスを上回ることができる。 ハード接続の場合、En-Deの最適接続パターンもEn-Frの性能を向上させる。

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