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不要丢弃数据：更好的序列知识蒸馏
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了将最小贝叶斯风险整合到蒸馏训练中的方法，并在翻译任务中验证了其改进效果。同时，对数据效率和容量诅咒进行了详细分析。
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关键要点
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本文研究了将最小贝叶斯风险整合到蒸馏训练中的方法。
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通过使用多个高评分的最小贝叶斯风险翻译，捕捉到丰富多样的教师输出。
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在英德和英日翻译的实验中，证明了方法的有效性。
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相对于强基准方法，提出的方法在不同模型大小上均取得一致改进。
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进行了详细分析，阐明了 MBR-n 的数据效率和容量诅咒问题。
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探索了最小贝叶斯风险整合的进一步潜力。
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