論文の概要: Nearest Neighbor Machine Translation is Meta-Optimizer on Output Projection Layer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13034v1
• Date: Mon, 22 May 2023 13:38:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 15:43:09.265136
• Title: Nearest Neighbor Machine Translation is Meta-Optimizer on Output Projection Layer
• Title（参考訳）: 最近傍の機械翻訳は出力投影層上でのメタオプティマイザである
• Authors: Ruize Gao, Zhirui Zhang, Yichao Du, Lemao Liu, Rui Wang
• Abstract要約: Nearest Neighbor Machine Translation (k$NN-MT)はドメイン適応タスクで大きな成功を収めた。 理論的および実証的研究を通じて,$k$NN-MTの包括的分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.137707649651073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nearest Neighbor Machine Translation ($k$NN-MT) has achieved great success on domain adaptation tasks by integrating pre-trained Neural Machine Translation (NMT) models with domain-specific token-level retrieval. However, the reasons underlying its success have not been thoroughly investigated. In this paper, we provide a comprehensive analysis of $k$NN-MT through theoretical and empirical studies. Initially, we offer a theoretical interpretation of the working mechanism of $k$NN-MT as an efficient technique to implicitly execute gradient descent on the output projection layer of NMT, indicating that it is a specific case of model fine-tuning. Subsequently, we conduct multi-domain experiments and word-level analysis to examine the differences in performance between $k$NN-MT and entire-model fine-tuning. Our findings suggest that: (1) Incorporating $k$NN-MT with adapters yields comparable translation performance to fine-tuning on in-domain test sets, while achieving better performance on out-of-domain test sets; (2) Fine-tuning significantly outperforms $k$NN-MT on the recall of low-frequency domain-specific words, but this gap could be bridged by optimizing the context representations with additional adapter layers.
• Abstract（参考訳）: Nearest Neighbor Machine Translation (k$NN-MT)は、訓練済みニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルとドメイン固有のトークンレベルの検索を統合することで、ドメイン適応タスクにおいて大きな成功を収めた。 しかし、その成功の背景にある理由は十分に調査されていない。 本稿では,理論的および実証的研究を通じて,$k$NN-MTの包括的分析を行う。 当初、NMTの出力射影層に勾配降下を暗黙的に実行する効率的な手法として$k$NN-MTの作用機構の理論的解釈を提供し、モデル微調整の特定の事例であることを示す。 その後、我々は、$k$NN-MTとモデル全体の微調整性能の違いを調べるために、複数ドメインの実験と単語レベルの分析を行う。 その結果,(1) ドメイン内テストセットの微調整に比較して$k$NN-MTをアダプタに組み込むことは,ドメイン内テストセットの微調整に匹敵するものの,(2) 低周波ドメイン固有単語のリコール時に$k$NN-MTを著しく上回るが,追加のアダプタレイヤでコンテキスト表現を最適化することで,このギャップを埋めることができることがわかった。

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