論文の概要: Task-Based MoE for Multitask Multilingual Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15772v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 05:41:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 14:43:10.893123
• Title: Task-Based MoE for Multitask Multilingual Machine Translation
• Title（参考訳）: マルチタスク多言語機械翻訳のためのタスクベースMOE
• Authors: Hai Pham, Young Jin Kim, Subhabrata Mukherjee, David P. Woodruff, Barnabas Poczos, Hany Hassan Awadalla
• Abstract要約: Mixture-of-experts (MoE)アーキテクチャは、多くのアプリケーションで深層モデルのトレーニングにおいて、多様なタスクのための強力な手法であることが証明されている。 本研究では,タスク情報を異なる粒度レベルでMoEモデルに組み込む新しい手法を,動的タスクベースアダプタの共有により設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.20896429151824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mixture-of-experts (MoE) architecture has been proven a powerful method for diverse tasks in training deep models in many applications. However, current MoE implementations are task agnostic, treating all tokens from different tasks in the same manner. In this work, we instead design a novel method that incorporates task information into MoE models at different granular levels with shared dynamic task-based adapters. Our experiments and analysis show the advantages of our approaches over the dense and canonical MoE models on multi-task multilingual machine translations. With task-specific adapters, our models can additionally generalize to new tasks efficiently.
• Abstract（参考訳）: Mixture-of-experts (MoE) アーキテクチャは多くのアプリケーションで深層モデルのトレーニングにおいて、多様なタスクのための強力な手法であることが証明されている。 しかし、現在のMoE実装はタスク非依存であり、異なるタスクから全てのトークンを同じように扱う。 そこで本研究では,タスク情報を異なる粒度レベルでMoEモデルに組み込む新しい手法を,動的タスクベースアダプタの共用により設計する。 実験と解析により,マルチタスク多言語機械翻訳における高密度および標準MoEモデルに対するアプローチの利点が示された。 タスク固有のアダプタでは、モデルを新しいタスクに効率的に一般化することができます。

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