arXiv · cs.CL· Edward Nguyen·· 4 天前AI 评分35
EDWARD-NMT：面向神经机器翻译的弹性维度、自适应路由与双一致性 MoE 架构
EDWARD-NMT: Elastic Dimensions With Adaptive Routing and Dual-consistency for Neural Machine Translation
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Edward Nguyen
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.32115v1
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AI 导读
研究者提出 EDWARD-NMT，一种面向神经机器翻译的 MoE 编码器-解码器架构，支持“一次训练、随处部署”。它结合 Matryoshka 式弹性维度、带可学习阈值的自适应 sigmoid 路由和双一致性目标，可在推理时提取一系列子网络。在 PhoMT（En-Vi）、WMT-14（En-De）和 OPUS-16 等基准上，完整模型匹配或超过强 MoE 基线，子网络无需再训练即可稳定优于同等规模的稠密 Transformer。该工作已被 EMNLP 2026（Findings）接收。
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