論文の概要: Pluggable Neural Machine Translation Models via Memory-augmented Adapters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06029v1
• Date: Wed, 12 Jul 2023 09:23:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 13:39:25.771460
• Title: Pluggable Neural Machine Translation Models via Memory-augmented Adapters
• Title（参考訳）: メモリ提供アダプタによるプラガブルニューラルマシン翻訳モデル
• Authors: Yuzhuang Xu, Shuo Wang, Peng Li, Xuebo Liu, Xiaolong Wang, Weidong Liu, Yang Liu
• Abstract要約: プリトレーニングされたNMTモデルをプラガブルな方法でステアリングするためのメモリ拡張アダプタを提案する。 具体的には,ユーザが提供するテキストサンプルに基づいて,多粒性メモリを構築する。 また,NMTモデルとメモリ間の素早い依存関係を低減するため,メモリドロップアウトを用いたトレーニング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.170575392498055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although neural machine translation (NMT) models perform well in the general domain, it remains rather challenging to control their generation behavior to satisfy the requirement of different users. Given the expensive training cost and the data scarcity challenge of learning a new model from scratch for each user requirement, we propose a memory-augmented adapter to steer pretrained NMT models in a pluggable manner. Specifically, we construct a multi-granular memory based on the user-provided text samples and propose a new adapter architecture to combine the model representations and the retrieved results. We also propose a training strategy using memory dropout to reduce spurious dependencies between the NMT model and the memory. We validate our approach on both style- and domain-specific experiments and the results indicate that our method can outperform several representative pluggable baselines.
• Abstract（参考訳）: ニューラルマシン翻訳(nmt)モデルは一般領域でうまく機能するが、異なるユーザのニーズを満たすために生成動作を制御することは依然として困難である。 コストのかかるトレーニングコストとユーザ要求毎に新しいモデルをスクラッチから学習する際のデータ不足を考慮し、プリトレーニングされたNMTモデルをプラガブルに操るメモリ拡張アダプタを提案する。 具体的には,ユーザが提供するテキストサンプルに基づいて複数粒度メモリを構築し,モデル表現と検索結果を組み合わせた新しいアダプタアーキテクチャを提案する。 また,NMTモデルとメモリ間の素早い依存関係を低減するため,メモリドロップアウトを用いたトレーニング戦略を提案する。 提案手法はスタイルとドメイン固有の実験の両方において検証し,提案手法がいくつかの代表的プラグ可能なベースラインより優れていることを示す。

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