تعلم الترجمة الآلية العصبية متعددة اللغات (MNMT) ترجمة أزواج متعددة اللغات بنموذج واحد، يحتمل أن يحسن كل من الدقة وكفاءة الذاكرة للنماذج المنتشرة. ومع ذلك، فإن عدم اختلال البيانات الثقيلة بين اللغات يعوق النموذج من الأداء بشكل موحد عبر أزواج اللغة. ف
ي هذه الورقة، نقترح هدفا تعليميا جديدا ل MNMT بناء على التحسين القوي التويضي، مما يقلل من الخسارة المتوقعة الأسوأ في مجموعة أزواج اللغة. نوضح كذلك كيفية تحسين هذا الهدف من الناحية العملية للترجمة الكبيرة باستخدام مخطط أفضل استجابة مزخرف، وهو فعاليتان فعالة وتتحمل تكلفة حسابية إضافية ضئيلة مقارنة بقليل المخاطر التجريبية القياسية. نقوم بإجراء تجارب مكثفة على ثلاث مجموعات من اللغات من مجموعة بيانات وتظهر أن طريقتنا تتفوق باستمرار على أساليب خطية قوية من حيث المتوسط والأداء لكل لغة تحت كلا من إعدادات الترجمة متعددة إلى واحدة وواحدة متعددة.
