低ランク適応によるニューラル機械翻訳の継続学習効率化

この研究は、低ランク適応を用いてニューラル機械翻訳における効率的な継続学習を探求しています。この研究は、新しいデータストリームに適応するNMTモデルにとって重要な、破滅的忘却の問題に対処している可能性があります。

• •低ランク適応をニューラル機械翻訳に適用。
• •NMTにおける継続学習の課題に対応。
• •モデルの性能と適応性を向上させる可能性。