概要
Minimum Bayes-Risk (MBR) decodingは、テキスト生成で用いられるデコーディング手法の一つです。Beam search decodingなどの既存手法を上回る性能の高さから近年再び注目を集めています。MBR decodingのアルゴリズムでは、生成モデルが複数の候補文をサンプリングする工程があります。このサンプリング手法の選択がMBR decodingの性能に大きな影響を与えることが知られていますが、どのようなサンプリング手法が効果的なのかなど、MBR decodingの性能に関する理解はまだ十分に進んでいません。本トークでは、この性能変動の定量的な解釈を目指して我々が取り組んだ研究（NAACL 2024で発表予定）について紹介します。
※トークは日本語です。