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/2309.10966v6
- Date: Mon, 25 Mar 2024 21:30:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 01:10:34.098426
- 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, Subhajit Naskar, Mehdi Mirzazadeh, Apurva Shah, 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): 13.56549575939123
- 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)タスクの復号法に関する最近の研究は、MAP復号法が最適ではないことを示している。
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達成するが、計算コストは極端に高い。
そこで本研究では,これらの復号法の品質向上を,推論時に効率の良い復号アルゴリズムを用いて,学習時に抽出するMDRファインタニングとQEファインタニングを提案する。
ニューラルネットワーク翻訳(NMT)の標準NLGタスクを用いて、自己学習においても、これらの微調整法はベースモデルよりも大幅に優れていることを示す。
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。
これらの結果は、モノリンガルデータを活用する新たな方法として、デコード時の最大効率を維持しながら、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が示唆されている。
関連論文リスト
- Reward-Guided Speculative Decoding for Efficient LLM Reasoning [80.55186052123196]
Reward-Guided Speculative Decoding (RSD)は,大規模言語モデル(LLM)における推論の効率向上を目的とした新しいフレームワークである。
RSDは、厳密な偏りを強制する既存の投機的復号法とは対照的に、制御されたバイアスをハイリワード出力の優先順位付けに取り入れている。
RSDは,対象モデルのみでの復号化に対して,高い効率向上を実現し,並列復号法よりも高い精度を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-31T17:19:57Z) - DSTC: Direct Preference Learning with Only Self-Generated Tests and Code to Improve Code LMs [56.4979142807426]
UnderlinetextbfDirect Preference Learning with only underlinetextbfSelf-Generated underlinetextbfTests and underlinetextbfCode (DSTC)を紹介する。
DSTCは自己生成コードスニペットとテストのみを使用して信頼性の高い選好ペアを構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-20T02:03:16Z) - Adversarial Contrastive Decoding: Boosting Safety Alignment of Large Language Models via Opposite Prompt Optimization [34.29833630422768]
Adversarial Contrastive Decoding (ACD)は、プロンプトベースのコントラストデコーディングのための2つの逆のシステムプロンプトを生成する最適化ベースのフレームワークである。
ACDは、元の生成能力を犠牲にすることなく、従来のトレーニング不要復号法よりもはるかに優れた安全性を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T15:51:30Z) - Quality-Aware Translation Models: Efficient Generation and Quality Estimation in a Single Model [77.19693792957614]
そこで我々は,ニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルを用いて,その品質を学習し,その品質を推定する手法を提案する。
我々は、単一パスの復号化の効率性よりも、品質向上や品質改善のアプローチよりも優れた品質向上を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T15:33:51Z) - CodeRL: Mastering Code Generation through Pretrained Models and Deep
Reinforcement Learning [92.36705236706678]
CodeRLは、事前訓練されたLMと深層強化学習によるプログラム合成タスクのための新しいフレームワークである。
推論中、我々は重要なサンプリング戦略を持つ新しい生成手順を導入する。
モデルバックボーンについては,CodeT5のエンコーダデコーダアーキテクチャを拡張し,学習目標を拡張した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-05T02:42:15Z) - Quality-Aware Decoding for Neural Machine Translation [64.24934199944875]
ニューラルネットワーク翻訳(NMT)のための品質認識復号法を提案する。
参照フリーおよび参照ベースMT評価における最近のブレークスルーを,様々な推論手法を用いて活用する。
品質認識復号化は、最先端の自動測定値と人的評価値の両方で、MAPベースの復号化を一貫して上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T15:26:28Z) - Integrate Lattice-Free MMI into End-to-End Speech Recognition [87.01137882072322]
音声認識(ASR)研究において、識別基準はDNN-HMMシステムにおいて優れた性能を達成している。
このモチベーションにより、差別的基準の採用は、エンドツーエンド(E2E)のASRシステムの性能を高めることを約束している。
これまでの研究は、最小ベイズリスク(MBR、差別基準の一つ)をE2E ASRシステムに導入してきた。
本研究では,他の広く使われている識別基準であるLF-MMIをE2Eに統合する新しいアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T14:32:46Z) - A new Sparse Auto-encoder based Framework using Grey Wolf Optimizer for
Data Classification Problem [0.0]
列車のスパースオートエンコーダにグレーオオカミ最適化(GWO)を適用する。
モデルは、いくつかの人気のあるGene式データベースを使用することで検証される。
その結果、GWOを用いた学習モデルの性能は、一般的なメタヒューリスティックアルゴリズムで訓練された従来のモデルとモデルの両方で優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-29T04:28:30Z) - Efficient Decoding of Surface Code Syndromes for Error Correction in
Quantum Computing [0.09236074230806578]
本稿では,2レベル(低レベル,高レベル)のMLベースの復号法を提案し,第1レベルが物理量子ビット上の誤りを訂正し,第2レベルが既存の論理的誤りを訂正する。
その結果,提案手法は擬似閾値としきい値のそれぞれ$sim10倍,$sim2倍の値が得られることがわかった。
より高度な訓練/テスト時間を持つMLモデルの使用は、デコーダの性能に大きな改善をもたらすものではないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-21T04:54:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。