WMT14英德互译任务获SOTA

一直以来，自回归语言模型（Autoregressive model，AR）在文本生成任务中表现都相当出色。

现在，DeepMind通过教自动编码器学会“自我纠正”，提出了一个叫做“圣代”（SUNDAE）的非自回归模型。

它不仅能在WMT’14英德互译任务中取得非自回归模型中的SOTA，还表现出与自回归模型相当的性能。

更厉害的是，还能轻松做到自回归模型做不到的事儿——文字补全。

要知道，非自回归模型一直不被看好。

而这个“圣代”的文字补全功能，也为人类和机器共同编辑、创作文本提供了新的途径。

非自回归语言模型“圣代”

“圣代”全名“逐步展开降噪自动编码器”（Step-unrolled Denoising Autoencoder，SUNDAE），作为一种新的文本生成模型，它不依赖于经典的自回归模型。

与降噪扩散技术（denoising diffusion）类似，“圣代”在训练期间采用展开降噪（unrolled denoising），将一系列token重复应用，从随机输入开始，每次都对其进行改进，直至收敛。

这就是所谓的“自我纠正”过程。

下面用一张图来说明一下降噪和展开降噪的区别。

第一行为原始文本，它被随机“污染”（corrupt）后产生新的文本（第二行），其中绿色的token代表“未污染”文本，红色代表“污染”文本。

这个中间文本再通过降噪（从生成模型中采样），生成底部的又一个“污染”文本。

标准降噪自动编码器只学习从中间文本到顶部文本的映射，逐步展开降噪自动编码器（“圣代”）则会学习从底部到顶部的映射。

而在文本生成期间，网络遇到的大多数文本都并非像上图中间那样，而是底部那种，所以展开降噪是非常有用的。

此外，研究人员还提出了一个简单的改进算子，它能实现比降噪扩散技术收敛所需的更少的迭代次数，同时在自然语言数据集上定性地生成更好的样本。

直白的说，“圣代”采用的方法让文本合成的质量和速度都变得可控了。

在机器翻译和文本生成任务上表现如何？

下面就来看看“圣代”的具体表现。

研究人员首先在机器翻译基准上评估“圣代”。

使用BLEU分数作为衡量标准，将“圣代”在WMT’14德英互译任务上的翻译质量与自回归模型（AR）和非AR模型进行比较。

结果发现，在不使用序列级知识蒸馏等技术的情况下，“圣代”的性能几乎与AR模型相当，并且打败了所有非AR模型。

接着是对“圣代”在文本生成任务上的评估。

研究人员在大型高质量公开数据集 Colossal Clean Common Crawl (C4) 上训练“圣代”。

模型一共包含335M参数，24层，embedding size为1024 , hidden size为4096 , 以及16 个attention head，使用bacth size为4096的Adam optimizer训练了多达40万步。

最终生成的文本如下，未经cherry pick：

这10句里面，除了第4，都挺合理。

不过由于C4数据集来自网络，所以无论是训练集还是生成的最终结果，换行符都挺多。

此外，由于“圣代”模型的非自回归性，研究人员也测试了它的文本“修复”能力。

要知道，这对于只能从左到右按序生成的AR模型来说根本就办不到。

结果如下（cherry-pick过）：

• C4数据集

• GitHub上的Python程序组成的数据集

大家觉得这效果如何？语法和逻辑似乎都没有问题。

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论文地址：

https://arxiv.org/abs/2112.06749