对话ACL2019最佳长论文冯洋:Teacher Forcing 通用预训练模型并非万能

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ACL 2019 大会近日落幕。来自中国科学院计算所、腾讯微信 AI 实验室、华为诺亚方舟、伍斯特理工学院等研究人员完成的机器翻译论文《Bridging the Gap between Training and Inference for Neural Machine Translation》获得了最佳长论文奖。在本文中,机器之心对此论文通讯作者、中国科学院计算所的冯洋老师进行了专访。

神经机器翻译是自然语言外理中的重要任务。目前的通用做法是,训练时输入源句子(source sentence)和目标句子(target sentence)组成的句子对,训练神经网络模型后,在测试集上生成翻译文本。

尽管近年来神经机器翻译相关的研究有些 取得了长足的进步,神经机器翻译模型依然无法达到人类翻译的水平,更无法在专业领域取代人工翻译。其中1个 多多重要的因为阻碍了神经机器翻译的发展。

首先,神经机器翻译任务中模型训练的输入和模型推断的输入有很大的不同。在训练过程中,解码器生成字符的之后时需受到 Ground Truth,即参考句(Reference Sentence)的约束。而在推断过程中,生成的目标句中的每个字符全部根据模型给出的前1个 多字符进行推断,没人 Ground Truth 作为约束语境。

神经机器翻译中的第十个 难题报告 来自 Teacher Forcing 最好的法子。这人 最好的法子要求模型的生成结果时需和参考句一一对应。尽管这人 最好的法子能没人强制约束模型的翻译结果,加快收敛,有些 缺点显而易见。首先,不有些 保证有两种语言中的每1个 多词在另有两种语言中有无对应的词语。其次,强制词语对应消除了语义这类的有些翻译结果,扼杀了翻译的多样性。

而今年的 ACL 2019 最佳长论文——Bridging the Gap between Training and Inference for Neural Machine Translation 则对这人个 多难题报告 提出了外理方案,并在多个机器翻译数据集上取得了一定的性能提升。在这人 奖项出炉后,机器之心采访了论文通讯作者,中国科学院计算所的冯洋老师,请冯老师谈谈这篇论文和自然语言外理研究相关的事。

冯洋老师是中国科学院计算技术研究所副研究员,博士生导师,自然语言外理课题组负责人。2011 年在中科院计算所获得了博士学位之后,先后在英国谢菲尔德大学、美国南加州大学 Information Sciences Institute (USC/ISI) 开展研究工作。回国后先后在百度和清华大学工作,于 2017 年 6 月加入中科院计算所,入选计算所「新百星」人才引进计划。研究方向主若果自然语言外理、机器翻译和机器学习,先后在自然语言外理领域的顶级会议 ACL、EMNLP、COLING 等上发表了一系列论文,并担任 COLING 2018 的领域主席。发明了多项中国和美国专利,承担了国家重点研发计划、国家自然科学面上基金项目等项目,并作为主要参与人参与了美国国防部 DARPA 重大项目、欧盟重大项目和英国 EPSRC 基金项目。

以下为采访内容,机器之心进行了收集。

机器翻译目前最急需外理的难题报告 是 Teacher Forcing

机器之心:神经机器翻译(NMT)在自然语言外理领域有些 有无1个 多比较成长期 图片 的句子的句子 图片 期期的方向,没人当您选者这人 难题报告 时,目标和基本想法有无哪十几个 样的?

冯洋:我选者研究神经机器翻译的因为是,它是1个 多相对定义比较规范的难题报告 ,难题报告 有两种的场景是固定的。有些 ,对于这人 难题报告 来说,做得好与不好,更多地取决于研究者对难题报告 理解的层厚,有些 说算法的好坏。而对于团队来说,研究这人 难题报告 也是很有必要的,有些 研究这人 难题报告 时需团队很「solid」(扎实)的积累。

机器之心:也若果说,这人 难题报告 对于团队的基础技术和能力是有两种很好的锻炼,有两种很好的培养有些 ,能没人原来理解吗?

冯洋:对的。

机器之心:在机器翻译领域中,目前有哪十几个 难点急需外理?又有哪十几个 有潜力的研究方向?

冯洋:我认为目前最大的难题报告 是 Teacher Forcing,它要求模型生成的翻译和 Ground Truth 全部对应。首先,原来有些 扼杀了翻译的多样性。另外,模型不有些 全部保证和 Ground Truth 的译文全部一致。有之后,模型在某一句上,通过调参能没人达到和 Ground Truth 全部一致的结果,有些 在另句子有些 就无法达到了。对于没人达到全部一致的句子,模型会被给予惩罚,而并没人去评价翻译的结果好不好,这是1个 多难题报告 。有些有些,对于有潜力的点,我认为训练的框架很值得研究。另外,基于语义的翻译也很值得探究。有些 ,目前研究成果很少,有无说不值得研究,若果难度非常大。下一步有些 能对译文方面,对翻译结果1个 多多正确的评估,这是怪怪的要的。

机器之心:能没人请您谈谈,目前自然语言外理领域比较值得关注和研究的热点难题报告 ?

冯洋:目前人机对话应该是比较热门的领域。这是有些 它的应用场景很广阔。研究界尝试了有些有些最好的法子,也取得了一定的效果,有些 目前过高 有两种通用的、固定的场景,也过高 1个 多得到验证的、广泛在工业界能没人应用的模型。有些有些说我真是人机对话接下来还有很长的路要走,应该是1个 多比较有潜力的研究方向。共同人机对话的需求也非常旺盛,现在有有些有些产品有无转向智能化,智能化就时需人机对话应用,比如智能音箱和导航等,在未来人机对话的应用会非常广泛。

至于机器翻译方向,它是由应用决定最终研究的方向。真是机器翻译技术有些 比较成长期 图片 的句子的句子 图片 期期了,有些 仍有需求没人得到外理。现在各大公司依然在努力研究同声传译方面的技术,有些 实际上不能自己做了。在实际应用中,演讲者地处的环境非常嘈杂,在演讲者即兴讲话的清况 下,它的难题报告 就会很明显。还有有些有些研究方面的工作时需去做。

关于最佳论文

为了外理机器翻译地处的难题报告 ,在论文 Bridging the Gap between Training and Inference for Neural Machine Translation 中,冯洋老师和团队成员提出了使用 Oracle 词语,用于替代 Ground Truth 中的词语,作为训练阶段约束模型的数据。

选者 Oracle Word 的最好的法子有有两种,有两种是选者 word-level oracle,另有两种则是 sentence-level oracle。

词语级别的 Oracle Word 选者最好的法子。图源:论文。

word-level oracle 的选者最好的法子如图所示,在时间步为 j 时,获取前1个 多时间步模型预测出的每个词语的预测分数。为了提高模型的鲁棒性,论文在预测分数基础加进去去进去了 Gumbel noise,最终取分数最高的词语作为此时的 Oracle Word。

sentence-level oracle 的选者最好的法子则是在训练时,在解码句子的阶段,使用集束搜索的最好的法子,选者集束宽为 k 的句子(即 top k 个备选句子),有些 计算每个句子的 BLEU 分数,最终选者分数最高的句子。

当然,这会带来1个 多难题报告 ,即每个时间步都时需获得该时间步长度上的备选句子,有些 集束搜索获得的句子长度时需和时间步保持一致。有些 集束搜索生成的实际句子超出或短于这人 长度该要怎样么会办?这里研究人员使用了「Force Decoding」的最好的法子进行干预。而最终选者的 Oracle Word 也会和 Ground Truth 中的词语混合,有些 使用衰减式采样(Decay Sampling)的最好的法子从中选者出作为约束模型训练的词。

针对论文中的有些难题报告 ,机器之心也请教了冯洋老师。

机器之心:有些人知道,这篇论文的基本思想是:不仅使用 Ground Truth 进行约束,在训练过程中,也利用训练模型预测出的上1个 多词语作为其中的备选词语,原来的灵感是从哪里得到的呢?

冯洋:有些人很早就发现了原来1个 多难题报告 ——训练和测试的之后模型的输入是不一样的。有些人希望模型在训练过程中也要能用到预测出的词语。就看最近有些随近的工作,有些人慢慢想到,将 Ground Truth 和模型买车人预测出的词共同以 Sampling 的最好的法子输入进模型。

机器之心:刚才您提到有有些随近的工作,能没人请您谈谈有哪十几个 相关的论文?

冯洋:哪十几个 随近的论文在 Related Work 富含写到,哪十几个 工作的基本思想有无一样的,有无希望将预测出的词语作为模型输入。比如说,根据 DAD(Data as Demonstrator)的最好的法子。这人 最好的法子将预测出的词语和后1个 多词语组成的词语对(word-pair)以 bigram 的最好的法子输入作为训练实例加入。另有两种是 Scheduled Sampling 的最好的法子,也是用 Sampling 的最好的法子,把预测出的词语作为输入加入到模型训练中。

机器之心:论文使用了有两种最好的法子实现将预测词语作为训练的输入,有两种是在 Word-level 选者 Oracle Word,另有两种是在 Sentence-level 选者 Oracle Sentence,能没人请您全部介绍下 Sentence-level 的最好的法子?

冯洋:Sentence-level 的最好的法子能没人简单理解为进行了一次解码。有些人从句子中取出前 k 个候选译文。这里的 k 有些人选者了 3,即 Top3 的句子。有些 在哪十几个 句子中再计算有些人的 BLEU 分数,并选者分数最高的句子,作为 Oracle Sentence。

机器之心:有些人知道,论文中,在选者 Oracle Sentence 的过程中会进行「Force Decoding」。时需强制保证生成的句子和原有的句子保持一致的长度。您认为原来的最好的法子会带来哪十几个 样的难题报告 ?

冯洋:这是强制模型生成和 Ground Truth 长度一样的句子。原来模型有些 会生成有些原来并有无模型想生成的结果,这有些 会带来有些难题报告 。有些 对于 Teacher Forcing 来说这是时需的,有些 Teacher Forcing 有两种要求每1个 多词有无对应。有些有些说,真是看起来有些人干预了句子的生成,有些 在 Teacher Forcing 的场景下,这人 干预不一定是坏的。

机器之心:为哪十几个 说原来的干预不一定是坏的?

冯洋:有些人时需留意的是,Force Decoding 的最好的法子是在训练阶段进行的,有些 训练中原来做了,模型就会逐渐地适应这人 过程。买车人面,Force Decoding 能没人平衡有些极端的生成结果。比如说,当句子长度为 10,但模型只生成了仅有 2 个词的句子,有些 是模型生成了有 20 个词的句子,有些有些说 Force Decoding 要能没人平衡原来的极端清况 。在 Teacher Forcing 的场景下,这是有两种折中的最好的法子,没人全部说原来的最好的法子是不好的。

机器之心:在研究的过程中您遇到了哪十几个 困难的地方?

冯洋:研究过程有些有些是一个劲顺利的。在有了算法的之后,模型并没人达到理想的效果。有些人不清楚是细节方面的有些难题报告 ,还是模型有两种是不 work 的。对此,有些人进行了有些尝试,最后发现是模型真是是 work 的。

机器之心:在哪十几个 方面进行了尝试?

冯洋:首先是 Decay 方面的难题报告 ,要怎样让模型 Decay。第十个 是关于选者 Oracle Word 和 Oracle Sentence,哪十几个 方面有些人进行了有些有些尝试。

机器之心:实验结果不理想的清况 时,要怎样进行改进呢?

冯洋:有十几个 方面能没人进行改进。首先是神经网络上,有些 神经网络它自身的特点,有些参数时需进行研究和调整。其次是关于模型有两种,有些人时需检查模型的输入的结果是有无是想要的。有些后边结果也时需检查一下,有些人时需从逻辑层面检查模型是有无真正的按照预期去工作。

机器之心:能没人请您介绍下参与论文的研究团队?

冯洋:论文的一作张文是刘群老师的博士生,是该工作的主要完成者,近年来在自然语言外理顶会上发表了多篇文章。平时我会协助刘群老师指导张文的工作。还有一位作者是腾讯微信团队的孟凡东,是论文的三作,一定会有些人实验室的优秀毕业生,会提出有些建议。还有一位作者是实验室的实习生游狄。

机器之心:您参加了有些有些顶会。有些人近年来就看有有些有些华专学 者参与顶会,也获得了有些有些奖项,您要怎样看待这人 难题报告 呢?

冯洋:这能没人叫做「中国崛起」难题报告 吧,真是很正常。我真是现在神经网络研究对有些人华专学 者是1个 多很好的有些 。有些人都知道,华专学 者能力很强。在过去,有些有些研究时需积累,有些有些单位有些 过去的积累比较多,有些有些在此基础上做出的成果也比较多。而现在神经网络时代,这人 领域刚兴起,有些人的基础积累是一样的。另外,神经网络的有些有些研究是开源的,原来就打破了有些有些壁垒。有些人华专学 者学习能力很强,在原来的环境下,有些人崛起是很正常的。

预训练模型虽好,但专业场景时需专业外理方案

机器之心:有些人知道最近有有些有些预训练语言模型,如 BERT 和 XLNet,在多个自然语言外理任务中取得了 Bench Mark。哪十几个 预训练语言模型要能没人应用在神经机器翻译任务上,也取得了一定的效果。您真是现在有些 有有些有些原来的模型了,再去研究专门针对特定任务的架构,原来的意义和优势在哪里?

冯洋:像预训练语言模型这人 通用架构,是能没人帮助有些人在特定的任务上提升效果,有些 哪十几个 语言模型并没人针对特定的难题报告 提出外理方案。有些有些说针对特定的任务提出外理方案是很有必要的,有些 每个难题报告 的场景有无一样。针对专业的场景应该有专业的模型,不有些 有通用的模型能没人外理所有的难题报告 。

机器之心:前几天 Facebook 刚开源了1个 多新的预训练语言模型——roBERTa,在 BERT 的基础上增加了有些有些算力和训练的数据量。您真是像原来疯狂地往模型上堆训练数据量和算力的最好的法子,一定能取得很好的效果吗?

冯洋:就同样的模型来说,堆算力、扩大训练数据集肯定会有更好的效果。

有些 ,原来的最好的法子更适合工业界。有些 工业界有实际的应用,有无相应的能力,能没人原来去做。在学术界来说,有些人更要关注到算法方面的突破。有了好的算法,加进去去进去好的算力,要能有更好的加成。

学术研究时需夯实理论基础,外理核心难题报告

机器之心:在您选题、立题过程中,有没人有些经验能没人给读者有些.我歌词 歌词 分享一下?

冯洋:我建议我的学生去做以下几点。首先是要多读论文,这是肯定的。在读论文的过程中,没人只看对方做了哪十几个 ,若果要善于去提炼论文要外理哪十几个 难题报告 ,有些 是论文使用了哪十几个 样的最好的法子。

在选题立题的过程中,首先时需明确要外理的难题报告 是哪十几个 。第十个 一定会你的外理方案是哪十几个 。在这人 过程中,能没人选者外理认为怪怪的要的难题报告 ,有些 是很感兴趣的难题报告 。要能没人去发现别的研究者没人考虑到的,有很大提升空间的难题报告 ,能没人从这人个 多层厚来选者。

机器之心:最后1个 多难题报告 ,您认为作为人工智能领域的研究者,应该秉持要怎样的研究理念和治学的理念?

冯洋:我真是,研究者时需能做有些外理1个 多或多个任务的关键难题报告 的研究。从根本上外理难题报告 ,触及难题报告 的核心,只有无为了把神经网络做好而去做研究。

此外,在学生培养上,若果有些人何必 急着发论文,要做好的研究。平时需注意多做有些基础理论的积累,当基础理论打扎实了,研究的路会越走越宽。有些 仅靠拍脑袋有些 一时的灵感去做研究,刚现在开始能摘到有些低枝的果实,有些 比较容易出成果。慢慢的,当有些人都研究得没人难的之后,出成果就会比较困难了。

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