論文の概要: Fixing MoE Over-Fitting on Low-Resource Languages in Multilingual Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07571v1
• Date: Thu, 15 Dec 2022 01:06:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 15:47:39.530399
• Title: Fixing MoE Over-Fitting on Low-Resource Languages in Multilingual Machine Translation
• Title（参考訳）: マルチ言語機械翻訳における低リソース言語へのMoEオーバーフィッティングの修正
• Authors: Maha Elbayad and Anna Sun and Shruti Bhosale
• Abstract要約: 多言語機械翻訳のためのモデルキャパシティをスケールするための計算効率のよい方法として,Mixture of Experts (MoE)モデルが広く知られている。 低リソースタスクにおけるMoEモデルの性能向上と過度な適合を防止する効果的な正規化戦略を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.7660229706359
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Sparsely gated Mixture of Experts (MoE) models have been shown to be a compute-efficient method to scale model capacity for multilingual machine translation. However, for low-resource tasks, MoE models severely over-fit. We show effective regularization strategies, namely dropout techniques for MoE layers in EOM and FOM, Conditional MoE Routing and Curriculum Learning methods that prevent over-fitting and improve the performance of MoE models on low-resource tasks without adversely affecting high-resource tasks. On a massively multilingual machine translation benchmark, our strategies result in about +1 chrF++ improvement in very low resource language pairs. We perform an extensive analysis of the learned MoE routing to better understand the impact of our regularization methods and how we can improve them.
• Abstract（参考訳）: 多言語機械翻訳のためのモデルキャパシティをスケールするための計算効率のよい手法として,Mixture of Experts (MoE)モデルがある。 しかし、低リソースタスクでは、MoEモデルは極めて過度に適合する。 EOM や FOM の MoE 層に対する効果的な正規化手法,条件付き MoE ルーティングおよびカリキュラム学習手法,低リソースタスクにおける MoE モデルの過度な適合と性能向上を,高リソースタスクに悪影響を及ぼすことなく実現する。 超多言語機械翻訳ベンチマークでは、非常に低いリソース言語ペアで約+1chrf++が改善された。 我々は、学習したMoEルーティングを広範囲に分析し、正規化方法の影響とそれらを改善する方法についてより深く理解する。

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