論文の概要: Exploring Representational Disparities Between Multilingual and
Bilingual Translation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14230v1
- Date: Tue, 23 May 2023 16:46:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 14:32:25.652794
- Title: Exploring Representational Disparities Between Multilingual and
Bilingual Translation Models
- Title（参考訳）: 多言語翻訳モデルとバイリンガル翻訳モデル間の表現格差の探索
- Authors: Neha Verma, Kenton Murray, Kevin Duh
- Abstract要約: 多言語モデルの言語ペアは、バイリンガルモデルよりもパフォーマンスが悪くなることがある。
多言語デコーダ表現における異方性の多くは、言語固有の情報モデリングによるものであることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.853019230506355
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multilingual machine translation has proven immensely useful for low-resource
and zero-shot language pairs. However, language pairs in multilingual models
sometimes see worse performance than in bilingual models, especially when
translating in a one-to-many setting. To understand why, we examine the
geometric differences in the representations from bilingual models versus those
from one-to-many multilingual models. Specifically, we evaluate the isotropy of
the representations, to measure how well they utilize the dimensions in their
underlying vector space. Using the same evaluation data in both models, we find
that multilingual model decoder representations tend to be less isotropic than
bilingual model decoder representations. Additionally, we show that much of the
anisotropy in multilingual decoder representations can be attributed to
modeling language-specific information, therefore limiting remaining
representational capacity.
- Abstract（参考訳）: 多言語機械翻訳は低リソースとゼロショットの言語ペアで非常に有用であることが証明されている。
しかし、多言語モデルにおける言語ペアは、特に一対一で翻訳する場合、多言語モデルよりもパフォーマンスが悪くなることがある。
そこで本研究では,両言語モデルと多言語モデルとの表現の幾何学的差異について検討する。
具体的には、表現の等方性を評価し、その基礎となるベクトル空間の次元をいかにうまく利用するかを測定する。
両モデルで同じ評価データを用いて、多言語モデルデコーダ表現はバイリンガルモデルデコーダ表現よりも異方性が低い傾向にあることを示した。
さらに,多言語デコーダ表現における異方性の多くは,言語固有の情報モデリングに起因し,表現能力に制限があることを示す。
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