論文の概要: Revisiting Non-Autoregressive Translation at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16155v2
• Date: Fri, 2 Jun 2023 13:58:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 18:59:36.126186
• Title: Revisiting Non-Autoregressive Translation at Scale
• Title（参考訳）: 大規模における非自己回帰翻訳の再検討
• Authors: Zhihao Wang, Longyue Wang, Jinsong Su, Junfeng Yao, Zhaopeng Tu
• Abstract要約: スケーリングが非自己回帰翻訳(NAT)行動に与える影響を系統的に研究する。 我々は、NATモデルの一般的な弱さを緩和し、結果として翻訳性能が向上することを示した。 我々は、スケールされたデータセット上でスケールされたNATモデルを検証することで、新しいベンチマークを確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.93869248715664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In real-world systems, scaling has been critical for improving the translation quality in autoregressive translation (AT), which however has not been well studied for non-autoregressive translation (NAT). In this work, we bridge the gap by systematically studying the impact of scaling on NAT behaviors. Extensive experiments on six WMT benchmarks over two advanced NAT models show that scaling can alleviate the commonly-cited weaknesses of NAT models, resulting in better translation performance. To reduce the side-effect of scaling on decoding speed, we empirically investigate the impact of NAT encoder and decoder on the translation performance. Experimental results on the large-scale WMT20 En-De show that the asymmetric architecture (e.g. bigger encoder and smaller decoder) can achieve comparable performance with the scaling model, while maintaining the superiority of decoding speed with standard NAT models. To this end, we establish a new benchmark by validating scaled NAT models on the scaled dataset, which can be regarded as a strong baseline for future works. We release code and system outputs at https://github.com/DeepLearnXMU/Scaling4NAT.
• Abstract（参考訳）: 実世界のシステムでは、自動回帰翻訳(AT)の翻訳品質を向上させるためにスケーリングが重要であるが、非自己回帰翻訳(NAT)では十分に研究されていない。 本研究では,NATの挙動に及ぼすスケーリングの影響を系統的に研究することによって,ギャップを埋める。 2つの先進的なNATモデルに対する6つのWMTベンチマークの大規模な実験により、スケーリングはNATモデルの一般的に望まれる弱点を緩和し、翻訳性能が向上することが示された。 本研究では,デコード速度に対するスケーリングの副作用を軽減するために,NATエンコーダとデコーダが翻訳性能に与える影響を実証的に検討する。 大規模なWMT20 En-Deの実験結果から、非対称アーキテクチャ(例えばエンコーダの大型化やデコーダの小型化など)はスケーリングモデルと同等の性能を発揮しつつ、標準的なNATモデルとのデコード速度の優位性を維持した。 この目的のために、スケールしたNATモデルをスケールしたデータセット上で検証することで、新しいベンチマークを構築し、将来の作業の強力なベースラインとみなすことができる。 コードとシステム出力はhttps://github.com/DeepLearnXMU/Scaling4NATでリリースします。

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