上個(gè)月，ACL 2021 公布了最佳論文、最佳主題論文和杰出論文，共8篇論文入選！
其中，字節(jié)跳動(dòng)摘得唯一一篇最佳論文（best paper）桂冠。
這是ACL成立59年以來，中國科學(xué)家團(tuán)隊(duì)第2次摘得最高獎(jiǎng)項(xiàng)！
這篇獲獎(jiǎng)?wù)撐念}目為 Vocabulary Learning via Optimal Transport for Machine Translation 。
該研究提出了一種新的詞表學(xué)習(xí)方案VOLT，在多種翻譯任務(wù)上取得了優(yōu)秀的結(jié)果。
今年是自然語言處理領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議ACL的第59屆年會(huì)，于8月2日-5日在線上舉行。
在8月5日進(jìn)行的ACL 2021大會(huì)上，主辦方為最佳論文正式頒獎(jiǎng)。
要說這次獲獎(jiǎng)的idea，離不開一個(gè)「執(zhí)念」。
拼算力有用，節(jié)能環(huán)保同樣值得探索
如今AI在全世界都很火，AI模型的強(qiáng)度往往和算力成正比，占用大量算力資源、消耗大量電能去訓(xùn)練超大模型成為一股風(fēng)潮，而且確實(shí)創(chuàng)造了巨大的效益。
但是在字節(jié)AI Lab很多研究人員看來，在實(shí)現(xiàn)同樣效果的前提下，降低模型復(fù)雜度、推動(dòng)節(jié)能環(huán)保也是很有價(jià)值的一個(gè)研究方向。
VOLT論文第一作者許晶晶，就以「機(jī)器學(xué)習(xí)節(jié)能減排」的研究當(dāng)選為AAAI今年評(píng)選的學(xué)術(shù)新星（New Faculty Highlight）。
從VOLT的測(cè)試效果來看，其對(duì)促進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)節(jié)能環(huán)保極具潛力。
以主流詞表BPE為例，業(yè)界普遍會(huì)通過大量自然語言處理下游任務(wù)的訓(xùn)練以尋找最優(yōu)大小。
相比之下，使用VOLT方案可以節(jié)省大約92%的算力，這同時(shí)意味著所需電能的大量減少。
這篇論文得到ACL評(píng)審們的一致好評(píng)：
- 顯著減少詞表的學(xué)習(xí)和搜索時(shí)間；
- 有效性已經(jīng)通過幾個(gè)實(shí)驗(yàn)得到了很好的證明。
字節(jié)跳動(dòng)的VOLT方案對(duì)機(jī)器翻譯中一個(gè)重要問題提出了有效且新穎的解決方案，能顯著減少詞表的學(xué)習(xí)和搜索時(shí)間，相信其不僅會(huì)在研究界產(chǎn)生重要影響，在工業(yè)應(yīng)用方面也有著巨大潛力。根據(jù)ACL 2021官方信息，本屆大會(huì)共計(jì)收到3350篇論文投稿，最終有 21.3% 的論文錄用，并接收了14.9%的論文到Findings子刊，綜合錄用率為 36.2%。那么，字節(jié)跳動(dòng)AI Lab的VOLT為何能在3350篇論文中脫穎而出？
VOLT最為突出的貢獻(xiàn)便是去解決自然語言處理（NLP）的兩個(gè)基本問題：
最優(yōu)詞表：以邊際收益定義詞表評(píng)價(jià)指標(biāo)MUV
子詞級(jí)別詞表的效果在多個(gè)任務(wù)上已經(jīng)得到了驗(yàn)證，由此，作者表示子詞是目前來說比較好的選擇。相比于傳統(tǒng)的詞為基礎(chǔ)單位的詞表，子詞規(guī)模小不會(huì)面臨稀疏標(biāo)記（token）的問題。其中，稀疏標(biāo)記是指在語言中出現(xiàn)概率比較小的子詞。相比于字結(jié)構(gòu)的詞表，子詞也不會(huì)面臨熵太大語義無法區(qū)分的問題。于是，在確定最優(yōu)詞表的評(píng)價(jià)指標(biāo)方面，作者綜合考慮了信息熵和詞表大小這兩個(gè)主要因素。信息熵也可以理解成為蘊(yùn)含在每個(gè)字中的平均語義含量。直觀上理解信息熵越小表示每個(gè)字或者詞表示的信息越簡單，那么更加利于模型學(xué)習(xí)。作者使用基于字的熵計(jì)算方式來評(píng)估該屬性，其中v為詞表，i為詞表中的標(biāo)記，P為標(biāo)記在訓(xùn)練集出現(xiàn)的頻率：機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量要求很高，稀疏標(biāo)記的出現(xiàn)概率較低，因此稀疏標(biāo)記越多，需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)往往也就越多。在基于頻率的方法下，詞表越小，稀疏標(biāo)記越少，參數(shù)也越少，因此，小的詞表更加有利于模型學(xué)習(xí)。然而，信息熵和詞表大小不可以兼得。詞表越大，所需參數(shù)越大，稀疏標(biāo)記越多，但是信息熵在減小。邊際收益衡量了付出單位代價(jià)所能獲得的利益的數(shù)量。邊際收益越大，那么投入產(chǎn)出比越高。將信息熵看成是邊際收益中的利益，詞表大小看成是邊際收益中的代價(jià)。隨著詞表的增加，不同大小的詞表的信息熵收益是不同的。因此，利用邊際收益的概念便可以對(duì)衡量詞表質(zhì)量的指標(biāo)MUV進(jìn)行定義，并且可以觀測(cè)到MUV指標(biāo)和下游任務(wù)的相關(guān)性。生成最優(yōu)詞表：將詞表搜索變?yōu)樽顑?yōu)運(yùn)輸問題
在確定詞表評(píng)價(jià)指標(biāo)MUV之后，學(xué)習(xí)最優(yōu)詞表的問題可以粗略地等價(jià)為尋找具有最大MUV的詞表問題。為了解決這一問題，作者將詞表搜索轉(zhuǎn)化為最優(yōu)運(yùn)輸?shù)倪^程。比如cat在訓(xùn)練集中出現(xiàn)了20次，那么cat需要20個(gè)c，20個(gè)a，和20個(gè)t來組成該標(biāo)記。為了避免不合法的搬運(yùn)，作者將不合法的搬運(yùn)設(shè)為無窮大（比如字e搬運(yùn)給標(biāo)記cat是不合法的）。由于字的個(gè)數(shù)是有限的，有一些標(biāo)記候選就無法拿到對(duì)應(yīng)的字，那么這些標(biāo)記將會(huì)從最終的詞表中踢出去。為了將詞表學(xué)習(xí)的問題轉(zhuǎn)化成為最優(yōu)運(yùn)輸?shù)拇鷥r(jià)，就需要進(jìn)行一些重構(gòu)操作了：MUV可以理解成為熵對(duì)詞表大小的一階導(dǎo)數(shù)，為了建模連續(xù)的導(dǎo)數(shù)，作者引入了相對(duì)分?jǐn)?shù)來模擬導(dǎo)數(shù)：H代表的是信息熵，分子是信息熵的相對(duì)變化量，而分母中的i代表詞表大小的變化量，S是一個(gè)遞增序列，每個(gè)元素代表以該時(shí)刻大小為上屆的所有詞表組合。因此對(duì)于每個(gè)步驟來說，都存在一個(gè)具有最大MUV分?jǐn)?shù)的詞表，只要對(duì)所有的步驟做遍歷，就可找到最優(yōu)詞表。為了進(jìn)一步降低求解難度，作者對(duì)每一步的求解公式做了一個(gè)近似：因此，每個(gè)步驟的問題就轉(zhuǎn)化成了每個(gè)步驟尋找熵最大詞表的問題。接著使用基于熵的最優(yōu)運(yùn)輸解法就可以將最優(yōu)運(yùn)輸?shù)哪繕?biāo)定義成為尋找熵最大詞表的問題。如此便可以使用標(biāo)準(zhǔn)的求解算法去求解該公式：找到詞表的最大熵并且計(jì)算出當(dāng)前的最大MUV分?jǐn)?shù)，最后遍歷所有的步驟即可找到具有最優(yōu)的MUV的詞表。由于篇幅限制，這兒就不展開說了。相關(guān)細(xì)節(jié)可查看論文作者blog：https://jingjing-nlp.github.io/volt-blog/該方法不需要下游任務(wù)訓(xùn)練，因此非常簡單高效。在從雙語翻譯的結(jié)果上看，新方法學(xué)到的詞表比經(jīng)常使用的詞表小很多，效果也很有競爭力。從多語翻譯的結(jié)果上看，在三分之二的數(shù)據(jù)集上效果也是較好的。文章除了介紹VOLT提供一個(gè)更好的詞表學(xué)習(xí)工具外，還分析了詞表大小對(duì)表現(xiàn)的影響。作者使用VOLT搜索出的詞表大小生成了BPE的詞表，發(fā)現(xiàn)也可以得到相似的結(jié)果，因此作者也推薦使用VOLT作為一種詞表大小學(xué)習(xí)方式。除此之外，實(shí)驗(yàn)中也發(fā)現(xiàn)簡單的基線模型在使用了VOLT生成的詞表之后也達(dá)到了和最優(yōu)受限結(jié)果（不借助外部資源）匹配的分?jǐn)?shù)，或許也可以引發(fā)對(duì)基線模型效果的進(jìn)一步思考。東西是有點(diǎn)干，當(dāng)你切身實(shí)際感受到，就不干了。
和谷歌翻譯一樣，字節(jié)團(tuán)隊(duì)的論文研究成果也會(huì)在火山翻譯中逐步得到應(yīng)用。主要為飛書、今日頭條等產(chǎn)品和火山引擎的「企業(yè)級(jí)客戶」提供機(jī)器翻譯支持。這是一個(gè)數(shù)學(xué)教學(xué)視頻，原視頻中帶有人工翻譯的字幕。再來看經(jīng)過火山翻譯后的視頻字幕，其翻譯質(zhì)量并不比人工翻譯遜色多少。2021年以來，火山翻譯實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)重要技術(shù)突破，研發(fā)出支持150個(gè)語種互譯的大規(guī)模翻譯模型mRASP2。項(xiàng)目地址: https://github.com/PANXiao1994/mRASP2此外，還對(duì)外開源了當(dāng)前業(yè)界最快的推理和訓(xùn)練引擎LightSeq2.0，以及端到端語音翻譯工具包NeurST，獲得開源社區(qū)的廣泛好評(píng)。項(xiàng)目地址: https://github.com/bytedance/lightseqLightSeq在GitHub上已經(jīng)獲得了1500星。項(xiàng)目地址: https://github.com/bytedance/neurst在此前由ACL舉辦的機(jī)器翻譯大賽WMT2021上，火山翻譯以獨(dú)創(chuàng)的「并行翻譯」系統(tǒng)參賽，奪得德語到英語方向比賽自動(dòng)評(píng)估第一名。「并行翻譯」在國際賽事中首次亮相，就擊敗了從左向右逐詞翻譯的傳統(tǒng)技術(shù)，打破后者在機(jī)器翻譯領(lǐng)域的絕對(duì)統(tǒng)治地位，這項(xiàng)技術(shù)的論文也得到ACL 2021大會(huì)收錄。目前，火山翻譯已支持56個(gè)語種、3080個(gè)語向的翻譯。從背后可以看出，火山翻譯的技術(shù)離不開字節(jié)團(tuán)隊(duì)多年來在機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言的深耕，有一套前沿研究、產(chǎn)品研發(fā)和用戶反饋的閉環(huán)。字節(jié)業(yè)務(wù)覆蓋150個(gè)國家和地區(qū)，研發(fā)團(tuán)隊(duì)分布在全世界多個(gè)國家，工作中也在使用自己打造的產(chǎn)品來跨語言溝通。全球化業(yè)務(wù)+全球化人才，火山翻譯不能不行。
