論文の概要: When does Parameter-Efficient Transfer Learning Work for Machine Translation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11277v1
• Date: Mon, 23 May 2022 12:49:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 05:50:34.389242
• Title: When does Parameter-Efficient Transfer Learning Work for Machine Translation?
• Title（参考訳）: パラメータ効率のよい機械翻訳学習はいつ行われるか?
• Authors: Ahmet \"Ust\"un, Asa Cooper Stickland
• Abstract要約: 以前の研究は、PEFTは機械翻訳(MT)ではうまく機能しないことを示している。 我々は,(1)パラメータ予算,(2)言語ペアの多種多様なセット,(3)事前学習モデルを考慮した,MT用PEFTの総合的な実証的研究を行った。 事前学習モデルが大きいPEFTを用いて、より小さなモデルで完全な微調整を行うことができ、訓練データサイズが小さい場合には、同じ事前学習モデルで完全な微調整を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.862707047517913
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parameter-efficient fine-tuning methods (PEFTs) offer the promise of adapting large pre-trained models while only tuning a small number of parameters. They have been shown to be competitive with full model fine-tuning for many downstream tasks. However, prior work indicates that PEFTs may not work as well for machine translation (MT), and there is no comprehensive study showing when PEFTs work for MT. We conduct a comprehensive empirical study of PEFTs for MT, considering (1) various parameter budgets, (2) a diverse set of language-pairs, and (3) different pre-trained models. We find that 'adapters', in which small feed-forward networks are added after every layer, are indeed on par with full model fine-tuning when the parameter budget corresponds to 10% of total model parameters. Nevertheless, as the number of tuned parameters decreases, the performance of PEFTs decreases. The magnitude of this decrease depends on the language pair, with PEFTs particularly struggling for distantly related language-pairs. We find that using PEFTs with a larger pre-trained model outperforms full fine-tuning with a smaller model, and for smaller training data sizes, PEFTs outperform full fine-tuning for the same pre-trained model.
• Abstract（参考訳）: パラメータ効率のよい微調整法(PEFT)は、少数のパラメータのみをチューニングしながら、大きな事前訓練モデルを適用することを約束する。 多くのダウンストリームタスクでフルモデルの微調整と競合することが示されている。 しかし,先行研究は機械翻訳(mt)ではペフトが機能しないことを示すものであり,ペフトがmtでいつ働くかについては包括的研究は行われず,(1)様々なパラメータ予算,(2)多様な言語ペア,(3)異なる事前学習モデルについて総合的な実証研究を行っている。 各レイヤの後に小さなフィードフォワードネットワークを追加する'アダプタ'は、パラメータ予算が全体のモデルパラメータの10%に相当する場合、フルモデルの微調整と同等であることが分かりました。 それでも、調整されたパラメータの数が減少するにつれて、PEFTの性能は低下する。 この減少の大きさは言語ペアに依存し、PEFTは特に遠縁な言語ペアに苦しむ。 事前学習モデルが大きいPEFTを用いて、より小さなモデルで完全な微調整を行うことができ、訓練データサイズが小さい場合には、同じ事前学習モデルで完全な微調整を行う。

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