論文の概要: OmniKnight: Multilingual Neural Machine Translation with Language-Specific Self-Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01620v1
• Date: Tue, 3 May 2022 16:57:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-04 14:19:25.728693
• Title: OmniKnight: Multilingual Neural Machine Translation with Language-Specific Self-Distillation
• Title（参考訳）: OmniKnight:言語特異的自己蒸留を用いた多言語ニューラルマシン翻訳
• Authors: Yichong Huang and Xiaocheng Feng and Xinwei Geng and Bing Qin
• Abstract要約: 本稿では,言語固有の最良チェックポイントと総合的最良チェックポイントのギャップを埋めるための,Language-Specific Self-Distillation (LSSD) と呼ばれる新たなトレーニング戦略を提案する。 2つの広く使われているベンチマーク実験の結果、LCDは全ての言語対に対して一貫した改善を得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.02985367886862
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although all-in-one-model multilingual neural machine translation (MNMT) has achieved remarkable progress in recent years, its selected best overall checkpoint fails to achieve the best performance simultaneously in all language pairs. It is because that the best checkpoints for each individual language pair (i.e., language-specific best checkpoints) scatter in different epochs. In this paper, we present a novel training strategy dubbed Language-Specific Self-Distillation (LSSD) for bridging the gap between language-specific best checkpoints and the overall best checkpoint. In detail, we regard each language-specific best checkpoint as a teacher to distill the overall best checkpoint. Moreover, we systematically explore three variants of our LSSD, which perform distillation statically, selectively, and adaptively. Experimental results on two widely-used benchmarks show that LSSD obtains consistent improvements towards all language pairs and achieves the state-of-the-art
• Abstract（参考訳）: オールインワンモデル多言語ニューラルネットワーク翻訳(MNMT)は近年顕著な進歩を遂げているが、その選択された全体的なチェックポイントは、すべての言語ペアで最高のパフォーマンスを達成できなかった。 それは、個々の言語ペア(すなわち言語固有のベストチェックポイント)のベストチェックポイントが、異なるエポックに散らばっているからである。 本稿では,言語固有の最良チェックポイントと全体的な最良チェックポイントのギャップを埋めるための,Language-Specific Self-Distillation (LSSD)と呼ばれる新たなトレーニング戦略を提案する。 詳しくは、各言語固有のベストチェックポイントを教師として、全体的なベストチェックポイントを蒸留する。 さらに, 静的, 選択的, 適応的に蒸留を行う3種類のlssdを体系的に検討した。 広く使われている2つのベンチマークにおける実験結果から、lssdはすべての言語対に対して一貫した改善を達成し、最先端を達成することが示されている。

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