Efficient machine translation models are commercially important as they can increase inference speeds, and reduce costs and carbon emissions. Recently, there has been much interest in non-autoregressive (NAR) models, which promise faster translation. In parallel to the research on NAR models, there have been successful attempts to create optimized autoregressive models as part of the WMT shared task on efficient translation. In this paper, we point out flaws in the evaluation methodology present in the literature on NAR models and we provide a fair comparison between a state-of-the-art NAR model and the autoregressive submissions to the shared task. We make the case for consistent evaluation of NAR models, and also for the importance of comparing NAR models with other widely used methods for improving efficiency. We run experiments with a connectionist-temporal-classification-based (CTC) NAR model implemented in C++ and compare it with AR models using wall clock times. Our results show that, although NAR models are faster on GPUs, with small batch sizes, they are almost always slower under more realistic usage conditions. We call for more realistic and extensive evaluation of NAR models in future work.


翻译:高效机器翻译模型具有商业重要性,因为它们可以提高推论速度,降低成本和碳排放。最近,人们对非偏向型模型非常感兴趣,这些模型有望更快地翻译。在对NAR模型进行研究的同时,还成功尝试建立最佳自动递减型模型,作为WMT分担的有效翻译任务的一部分。在本文中,我们指出NAR模型文献中现有的评价方法的缺陷,我们提供了对最新NAR模型和自动递增提交共同任务之间的公平比较。我们主张对NAR模型进行一致评价,并主张将NAR模型与其他广泛使用的提高效率方法进行比较的重要性。我们在C++执行的连接时级(CTAC)NAR模型实验,并利用挂时钟时间将其与AR模型进行比较。我们的结果显示,虽然NAR模型在GPUs上速度更快,规模较小,但在更现实的使用条件下,它们几乎总是放慢速度。我们呼吁在未来工作中对NAR模型进行更加现实和广泛的评估。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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