論文の概要: MBR and QE Finetuning: Training-time Distillation of the Best and Most Expensive Decoding Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10966v2
• Date: Tue, 26 Sep 2023 17:43:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 17:18:14.090790
• Title: MBR and QE Finetuning: Training-time Distillation of the Best and Most Expensive Decoding Methods
• Title（参考訳）: MBRとQEファインタニング:最良かつ最も高価な復号法の訓練時間蒸留
• Authors: Mara Finkelstein and Markus Freitag
• Abstract要約: モデルパープレキシティとvs品質のミスマッチを軽減するために、ファインタニングとQEファインタニングを提案する。 自己学習においても,これらのファインタニング手法はベースモデルよりも有意に優れていることを示す。 これらの結果は、モノリンガルデータを活用する新たな方法が、人間の計算データと同等かそれ以上のモデル品質の向上を実現することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.384326218421425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent research in decoding methods for Natural Language Generation (NLG) tasks has shown that MAP decoding is not optimal, because model probabilities do not always align with human preferences. Stronger decoding methods, including Quality Estimation (QE) reranking and Minimum Bayes' Risk (MBR) decoding, have since been proposed to mitigate the model-perplexity-vs-quality mismatch. While these decoding methods achieve state-of-the-art performance, they are prohibitively expensive to compute. In this work, we propose MBR finetuning and QE finetuning which distill the quality gains from these decoding methods at training time, while using an efficient decoding algorithm at inference time. Using the canonical NLG task of Neural Machine Translation (NMT), we show that even with self-training, these finetuning methods significantly outperform the base model. Moreover, when using an external LLM as a teacher model, these finetuning methods outperform finetuning on human-generated references. These findings suggest new ways to leverage monolingual data to achieve improvements in model quality that are on par with, or even exceed, improvements from human-curated data, while maintaining maximum efficiency during decoding.
• Abstract（参考訳）: 自然言語生成(nlg)タスクのデコード手法に関する最近の研究は、モデル確率が必ずしも人間の好みと一致するとは限らないため、マップデコードが最適ではないことを示した。 QE(Quality Estimation)やMBR(Minimum Bayes' Risk)といったより強力な復号法が提案され、モデルパープレキシティとvs品質のミスマッチが軽減された。 これらの復号法は最先端の性能を実現するが、計算コストは極めて高い。 本研究では,これらの復号法から得られた品質向上を,推定時に効率的な復号アルゴリズムを用いて蒸留するmbr微調整とqe微調整を提案する。 ニューラルネットワーク翻訳(nmt)の標準的nlgタスクを用いて,自己学習においても,これらの微調整手法がベースモデルを大幅に上回っていることを示す。 さらに、外部LLMを教師モデルとして使用する場合、これらの微調整法は人為的な参照に基づいて微調整を行う。 これらの知見は, 復号時の最大効率を維持しつつ, 人間が収集したデータと同等かそれ以上か, モデル品質の改善を達成するために, 単言語データを活用する新しい方法を提案する。

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