論文の概要: What Do Compressed Multilingual Machine Translation Models Forget?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10828v1
• Date: Sun, 22 May 2022 13:54:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-29 23:54:54.474279
• Title: What Do Compressed Multilingual Machine Translation Models Forget?
• Title（参考訳）: 圧縮多言語機械翻訳モデルとは何か?
• Authors: Alireza Mohammadshahi, Vassilina Nikoulina, Alexandre Berard, Caroline Brun, James Henderson, Laurent Besacier
• Abstract要約: 様々な言語群と意味的特徴に対するMNMT(Multilingual Neural Machine Translation Model)に対する圧縮手法の影響を解析する。 実験の結果,低表現言語の性能は著しく低下する一方,平均BLEUはわずかに低下することがわかった。 この圧縮は,高リソース言語においても,本質的な性差や意味バイアスを増幅することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.50127671423752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, very large pre-trained models achieve state-of-the-art results in various natural language processing (NLP) tasks, but their size makes it more challenging to apply them in resource-constrained environments. Compression techniques allow to drastically reduce the size of the model and therefore its inference time with negligible impact on top-tier metrics. However, the general performance hides a drastic performance drop on under-represented features, which could result in the amplification of biases encoded by the model. In this work, we analyze the impacts of compression methods on Multilingual Neural Machine Translation models (MNMT) for various language groups and semantic features by extensive analysis of compressed models on different NMT benchmarks, e.g. FLORES-101, MT-Gender, and DiBiMT. Our experiments show that the performance of under-represented languages drops significantly, while the average BLEU metric slightly decreases. Interestingly, the removal of noisy memorization with the compression leads to a significant improvement for some medium-resource languages. Finally, we demonstrate that the compression amplifies intrinsic gender and semantic biases, even in high-resource languages.
• Abstract（参考訳）: 近年,自然言語処理(nlp)タスクにおいて,非常に大規模に事前学習されたモデルが最先端の成果を達成している。 圧縮技術はモデルのサイズを劇的に削減し、その推論時間をトップクラスのメトリクスに無視できない影響を与える。 しかし、一般的な性能は、表現されていない特徴に劇的な性能低下を隠蔽し、モデルによって符号化されたバイアスの増幅をもたらす可能性がある。 本研究では,様々な言語群に対するMNMT(Multilingual Neural Machine Translation Model)に対する圧縮手法の影響を,FLORES-101,MT-Gender,DiBiMTなどの異なるNMTベンチマーク上での圧縮モデルの広範な解析により解析する。 実験の結果,低表現言語の性能は著しく低下し,平均bleuメトリックはわずかに低下した。 興味深いことに、圧縮によるノイズの記憶の除去は、中規模の言語で顕著な改善をもたらす。 最後に,この圧縮は,高リソース言語においても,本質的な性差や意味バイアスを増幅することを示した。

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