本文对句子级和词级知识蒸馏在不同场景下的性能进行了全面分析。实验结果表明:
对于学生模型规模较小的场景,句子级蒸馏更有优势;而对于学生模型规模较大的场景,词级蒸馏更有优势。
对于文本复杂度较高的场景,句子级蒸馏表现更出色;而对于文本复杂度较低的场景,词级蒸馏更有优势。
对于解码过程较简单的场景,词级蒸馏更有优势;而对于解码过程较复杂的场景,句子级蒸馏表现更佳。
基于以上分析,作者提出了一种动态门控机制,能够自适应地在句子级和词级蒸馏之间进行权衡,从而在不同场景下取得更好的翻译效果。实验结果证明了该混合方法的有效性。
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by Jingxuan Wei... at arxiv.org 04-24-2024
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