論文の概要: You Can Have Your Data and Balance It Too: Towards Balanced and Efficient Multilingual Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07135v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 16:19:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 15:59:27.891356
• Title: You Can Have Your Data and Balance It Too: Towards Balanced and Efficient Multilingual Models
• Title（参考訳）: データもバランスもとれる - バランスよく効率的な多言語モデルを目指して
• Authors: Tomasz Limisiewicz and Dan Malkin and Gabriel Stanovsky
• Abstract要約: 本稿では,教師の知識蒸留に基づく新しい多言語学習手法を提案する。 この設定では、言語に最適化された単言語教師モデルを利用する。 教師たちは、バランスの取れた(サブサンプル化された)データとともに、教師の知識を1人の多言語学生に抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.630306305322094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multilingual models have been widely used for cross-lingual transfer to low-resource languages. However, the performance on these languages is hindered by their underrepresentation in the pretraining data. To alleviate this problem, we propose a novel multilingual training technique based on teacher-student knowledge distillation. In this setting, we utilize monolingual teacher models optimized for their language. We use those teachers along with balanced (sub-sampled) data to distill the teachers' knowledge into a single multilingual student. Our method outperforms standard training methods in low-resource languages and retrains performance on high-resource languages while using the same amount of data. If applied widely, our approach can increase the representation of low-resource languages in NLP systems.
• Abstract（参考訳）: マルチリンガルモデルは低リソース言語へのクロスリンガル転送に広く用いられている。 しかし、これらの言語の性能は、事前学習データの不足によって妨げられている。 この問題を軽減するために,教師による知識蒸留に基づく多言語学習手法を提案する。 この設定では、言語に最適化された単言語教師モデルを利用する。 教師たちは、バランスのとれた(サブサンプリングされた)データと共に、教師の知識を1つの多言語学生に蒸留する。 提案手法は,低リソース言語における標準学習方法より優れ,同じ量のデータを用いて高リソース言語における性能を再訓練する。 広く適用されれば,NLPシステムにおける低リソース言語の表現を増大させることができる。

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