論文の概要: An Empirical Investigation of Multi-bridge Multilingual NMT models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07304v1
- Date: Thu, 14 Oct 2021 12:14:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-15 21:56:35.947796
- Title: An Empirical Investigation of Multi-bridge Multilingual NMT models
- Title(参考訳): マルチブリッジ多言語NMTモデルの実証的研究
- Authors: Anoop Kunchukuttan
- Abstract要約: マルチブリッジ多言語NMTモデル(MB-M2M)について検討する。
非英語対と英語中心の言語対で訓練されたモデル。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.449118708319941
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we present an extensive investigation of multi-bridge,
many-to-many multilingual NMT models (MB-M2M) ie., models trained on
non-English language pairs in addition to English-centric language pairs. In
addition to validating previous work which shows that MB-M2M models can
overcome zeroshot translation problems, our analysis reveals the following
results about multibridge models: (1) it is possible to extract a reasonable
amount of parallel corpora between non-English languages for low-resource
languages (2) with limited non-English centric data, MB-M2M models are
competitive with or outperform pivot models, (3) MB-M2M models can outperform
English-Any models and perform at par with Any-English models, so a single
multilingual NMT system can serve all translation directions.
- Abstract(参考訳): 本稿では,マルチブリッジ多言語NMTモデル (MB-M2M) について検討する。
英語中心の言語ペアに加えて、非英語ペアでトレーニングされたモデル。
In addition to validating previous work which shows that MB-M2M models can overcome zeroshot translation problems, our analysis reveals the following results about multibridge models: (1) it is possible to extract a reasonable amount of parallel corpora between non-English languages for low-resource languages (2) with limited non-English centric data, MB-M2M models are competitive with or outperform pivot models, (3) MB-M2M models can outperform English-Any models and perform at par with Any-English models, so a single multilingual NMT system can serve all translation directions.
関連論文リスト
- Multilingual Machine Translation with Open Large Language Models at Practical Scale: An Empirical Study [13.409987421121405]
GemmaX2-28は、28言語で最上位の多言語翻訳性能を達成する9Bモデルである。
GemmaX2-28 は TowerInstruct や XALMA などの最先端 (SOTA) モデルより一貫して優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-04T16:57:03Z) - YAYI 2: Multilingual Open-Source Large Language Models [53.92832054643197]
我々は,300億のパラメータを持つベースモデルとチャットモデルを含むYAYI 2を提案する。
YAYI 2は、トレーニング済みのデータ処理パイプラインによってフィルタされた2.65兆のトークンを含む多言語コーパス上で、スクラッチから事前トレーニングされる。
ベースモデルは、数百万の指示による教師付き微調整と、人間のフィードバックからの強化学習によって、人間の価値と整合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T17:34:47Z) - PolyLM: An Open Source Polyglot Large Language Model [57.64420154135178]
我々は6400億(B)トークンでトレーニングされた多言語大言語モデル(LLM)であるPolyLMについて述べる。
その多言語的能力を高めるために,1) バイリンガルデータをトレーニングデータに統合し,2) 事前学習中に英語以外のデータの比率を30%から60%に引き上げるカリキュラム学習戦略を採用する。
さらに,モデル微調整のために,132.7Kの多言語命令を自動的に生成する多言語自己指示手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-12T09:00:37Z) - Distilling Efficient Language-Specific Models for Cross-Lingual Transfer [75.32131584449786]
多言語変換器(MMT)は多言語間変換学習に広く用いられている。
MMTの言語カバレッジは、モデルサイズ、推論時間、エネルギ、ハードウェアコストの点で、必要以上にコストがかかる。
本稿では,MMTから圧縮された言語固有のモデルを抽出し,言語間移動のための元のMTのキャパシティを保持することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T17:31:52Z) - Lego-MT: Learning Detachable Models for Massively Multilingual Machine
Translation [48.37939354609931]
そこで我々は,Lego-MTを効果的に分離可能なモデルとして構築する,新しい効率的なトレーニングレシピを提案する。
実験の結果、1.2BパラメータのLego-MTでは平均3.2spBLEUが得られた。
提案したトレーニングレシピは、従来のマルチウェイトレーニング方法よりも28.2$times$のスピードアップを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T18:54:08Z) - MiLMo:Minority Multilingual Pre-trained Language Model [1.6409017540235764]
本稿では、マイノリティ言語タスクにおいてより優れた性能を発揮する、MLMoという多言語事前学習モデルを構築した。
テキスト分類タスクにおいて,Word2vecモデルと事前学習モデルを比較することにより,少数言語の下流タスク研究に最適なスキームを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-04T09:28:17Z) - Building Machine Translation Systems for the Next Thousand Languages [102.24310122155073]
1500以上の言語を対象としたクリーンでWebマイニングされたデータセットの構築、低サービス言語のための実践的なMTモデルの開発、これらの言語に対する評価指標の限界の検証という3つの研究領域における結果について述べる。
我々の研究は、現在調査中の言語のためのMTシステムの構築に取り組んでいる実践者にとって有用な洞察を提供し、データスパース設定における多言語モデルの弱点を補完する研究の方向性を強調したいと考えています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-09T00:24:13Z) - Beyond English-Centric Multilingual Machine Translation [74.21727842163068]
我々は真の多言語多言語翻訳モデルを作成し、100言語のいずれかのペア間で直接翻訳できる。
大規模なマイニングによって生成された教師付きデータで、数千の言語方向をカバーするトレーニングデータセットを構築し、オープンソースにしています。
WMTのベストシングルシステムに競争力を持たせながら、非英語の方向を直接翻訳する場合、非英語モデルに焦点をあてると10 BLEU以上のゲインが得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-21T17:01:23Z) - Improving Massively Multilingual Neural Machine Translation and
Zero-Shot Translation [81.7786241489002]
ニューラルネットワーク翻訳(NMT)の多言語モデルは理論的には魅力的であるが、しばしばバイリンガルモデルに劣る。
我々は,多言語NMTが言語ペアをサポートするためにより強力なモデリング能力を必要とすることを論じる。
未知のトレーニング言語ペアの翻訳を強制するために,ランダムなオンライン翻訳を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-24T17:21:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。