The Hidden Costs of Translation Accuracy: Distillation, Quantization, and Environmental Impact

📄 arXiv: 2509.23990v2 📥 PDF

作者: Dhaathri Vijay, Anandaswarup Vadapalli

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-28 (更新: 2025-10-02)

💡 一句话要点

通过蒸馏和量化，在机器翻译中降低模型计算成本和环境影响

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器翻译 模型蒸馏 模型量化 低资源语言 环境影响 计算效率 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型计算和环境成本高昂，需要探索降低成本的方法。
  2. 通过模型蒸馏和量化，在保证翻译质量的前提下，降低模型大小和计算复杂度。
  3. 实验表明，蒸馏和量化能显著降低推理时间和碳排放，同时保持翻译质量。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的快速发展引发了对其计算成本和环境成本的担忧。本研究以机器翻译为例，通过比较全尺寸模型、蒸馏模型和量化模型，研究了翻译质量与效率之间的权衡。我们使用Flores+基准测试和法语、印地语和卡纳达语的对话翻译的人工评估来评估性能。分析表明，完整的33亿FP32模型虽然实现了最高的BLEU分数，但也产生了最大的环境足迹（每次运行约0.007-0.008 kg CO2）。与完整模型相比，蒸馏后的6亿FP32模型将推理时间减少了71-78%，碳排放减少了63-65%，而BLEU分数仅略有降低。人工评估进一步表明，即使是激进的量化（INT4）也保持了较高的准确性和流畅性，模型之间的差异通常很小。这些发现表明，模型压缩策略可以在保持有竞争力的翻译质量的同时，大大降低计算需求和环境影响，尽管在低资源环境中，权衡更为明显。我们认为，评估框架应将效率和可持续性与准确性一起作为自然语言处理进步的核心维度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在机器翻译应用中计算成本高昂和环境影响大的问题。现有方法，即使用全尺寸模型，虽然能达到较高的翻译质量，但推理速度慢，能耗高，不利于可持续发展。

核心思路：论文的核心思路是通过模型压缩技术，包括蒸馏和量化，来降低模型的计算复杂度和大小，从而减少推理时间和能耗。同时，通过实验评估这些压缩技术对翻译质量的影响，找到在翻译质量和效率之间的最佳平衡点。

技术框架：论文的整体框架包括三个主要步骤：首先，使用一个大型的预训练模型作为教师模型；然后，使用蒸馏技术训练一个更小的学生模型；最后，对学生模型进行量化，进一步压缩模型大小。评估阶段使用Flores+基准测试和人工评估来衡量翻译质量，并计算模型的推理时间和碳排放。

关键创新：论文的关键创新在于系统性地研究了蒸馏和量化等模型压缩技术在机器翻译任务中的效果，并从环境影响的角度评估了这些技术的价值。此外，论文还关注了低资源语言的翻译，并分析了模型压缩技术在这些场景下的表现。

关键设计：论文使用了33亿参数的FP32模型作为教师模型，并蒸馏出一个6亿参数的FP32学生模型。量化方面，论文尝试了INT4量化，即将模型的权重和激活值量化为4比特整数。实验中，论文使用了BLEU分数作为自动评估指标，并进行了人工评估以衡量翻译的准确性和流畅性。碳排放的计算基于模型的推理时间和能耗。

📊 实验亮点

实验结果表明，蒸馏后的6亿FP32模型与完整模型相比，推理时间减少了71-78%，碳排放减少了63-65%，而BLEU分数仅略有降低。人工评估表明，即使是INT4量化也能保持较高的翻译准确性和流畅性。这些结果表明，模型压缩策略可以在显著降低计算成本和环境影响的同时，保持有竞争力的翻译质量。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高效机器翻译的场景，例如移动设备上的实时翻译、低功耗设备上的离线翻译以及大规模在线翻译服务。通过降低计算成本和环境影响，该研究有助于推动可持续的自然语言处理技术发展，并促进低资源语言的机器翻译。

📄 摘要（原文）

The rapid expansion of large language models (LLMs) has heightened concerns about their computational and environmental costs. This study investigates the trade-offs between translation quality and efficiency by comparing full-scale, distilled, and quantized models using machine translation as a case study. We evaluated performance on the Flores+ benchmark and through human judgments of conversational translations in French, Hindi, and Kannada. Our analysis revealed that the full 3.3B FP32 model, while achieving the highest BLEU scores, incurred the largest environmental footprint (~ 0.007-0.008 kg CO2 per run). The distilled 600M FP32 model reduced inference time by 71-78% and carbon emissions by 63-65% compared with the full model, with only minimal reductions in BLEU scores. Human evaluations further showed that even aggressive quantization (INT4) preserved high levels of accuracy and fluency, with differences between models generally minor. These findings demonstrate that model compression strategies can substantially reduce computational demands and environmental impact while maintaining competitive translation quality, though trade-offs are more pronounced in low-resource settings. We argue for evaluation frameworks that integrate efficiency and sustainability alongside accuracy as central dimensions of progress in NLP.