A修复训练与推断的误差1

在神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）领域，模型在训练和推理阶段存在一定的差异，这导致了训练与推理间的误差积累。通常，NMT模型基于编码器-解码器架构工作，如RNN（Recurrent Neural Network）、CNN（Convolutional Neural Network）和Transformer等模型，它们依赖于上下文词来预测下一个目标词，从而构建目标语言模型。在训练时，模型以真实词作为上下文进行预测，而在推理时则必须从头开始生成整个序列，这种不匹配是导致错误积累的主要原因。 此外，词汇级别的训练要求生成序列与真实序列严格匹配，这可能导致对不同但合理的翻译进行过度修正。这种过度修正限制了模型的泛化能力，因为它可能过于依赖特定的翻译路径，而忽略了其他可能的正确翻译。 为了解决这些问题，本文提出了一种新的训练策略，即在训练期间不仅从真实序列中采样上下文词，也从模型预测的序列中采样。通过选择具有句子级最优的预测序列，模型能够更好地学习到不同上下文情况下的翻译模式。实验结果表明，该方法在中文到英文以及WMT'14英文到德文的翻译任务上都取得了显著的性能提升。 具体实现上，可以采用一种混合采样策略：一部分上下文词来自于已知的真实序列，另一部分则根据模型当前的预测状态生成。这样，模型在训练过程中能接触到更广泛的上下文情况，包括自身预测的错误，从而增强其适应性和鲁棒性。 此外，这种方法还可以缓解训练过程中的过拟合问题，因为它允许模型在一定程度上偏离精确的地面真值，探索多种可能的合理翻译路径。这样，模型在推理时就更有可能生成高质量的翻译，减少了由于错误累积导致的性能下降。 总的来说，本研究提出的训练策略旨在缩小训练与推理之间的差距，提高NMT模型的泛化能力和翻译质量。通过结合真实序列和预测序列，模型能够学习到更丰富的上下文信息，降低对单一翻译路径的依赖，从而提高翻译的准确性和流畅性。这一改进对于提升神经机器翻译的实际应用效果具有重要意义。