論文の概要: Investigating Multi-Pivot Ensembling with Massively Multilingual Machine Translation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07439v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 16:15:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 13:48:17.699778
• Title: Investigating Multi-Pivot Ensembling with Massively Multilingual Machine Translation Models
• Title（参考訳）: 多言語機械翻訳モデルを用いたマルチピボットセンシングの検討
• Authors: Alireza Mohammadshahi and Jannis Vamvas and Rico Sennrich
• Abstract要約: 複数の言語をピボットする方法を再検討する。 我々は最も確実な予測に偏りのある組合せ戦略であるMaxEnsを提案する。 我々は、FLORESベンチマークで20の低リソース言語方向の異なる戦略を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.84948040596055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Massively multilingual machine translation models allow for the translation of a large number of languages with a single model, but have limited performance on low- and very-low-resource translation directions. Pivoting via high-resource languages remains a strong strategy for low-resource directions, and in this paper we revisit ways of pivoting through multiple languages. Previous work has used a simple averaging of probability distributions from multiple paths, but we find that this performs worse than using a single pivot, and exacerbates the hallucination problem because the same hallucinations can be probable across different paths. As an alternative, we propose MaxEns, a combination strategy that is biased towards the most confident predictions, hypothesising that confident predictions are less prone to be hallucinations. We evaluate different strategies on the FLORES benchmark for 20 low-resource language directions, demonstrating that MaxEns improves translation quality for low-resource languages while reducing hallucination in translations, compared to both direct translation and an averaging approach. On average, multi-pivot strategies still lag behind using English as a single pivot language, raising the question of how to identify the best pivoting strategy for a given translation direction.
• Abstract（参考訳）: 大規模な多言語機械翻訳モデルでは、1つのモデルで多数の言語を翻訳できるが、低リソースと低リソースの翻訳では性能が限られている。 高いリソース言語によるピボットは、低リソースの方向性のための強力な戦略であり、本論文では、複数の言語をピボットする方法を再検討する。 従来の研究では、複数の経路からの確率分布の単純な平均化が用いられてきたが、これは1つのピボットを使うよりも悪く、同じ幻覚が異なる経路で観測できるため、幻覚の問題を悪化させる。 代替として、最も自信のある予測に偏りがある組合せ戦略であるMaxEnsを提案し、自信のある予測は幻覚の傾向が低いと仮定する。 我々は,低リソース言語20方向に対するフロレスベンチマークの異なる戦略を評価し,maxensが低リソース言語に対する翻訳品質を改善しつつ,翻訳における幻覚を低減し,直接翻訳と平均化アプローチの両方に比較した。 平均的なマルチピボット戦略は、英語を単一のピボット言語として使うよりも遅れており、与えられた翻訳方向の最良のピボット戦略をどうやって特定するかという疑問が提起されている。

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