تستخدم العديد من الأعمال الحديثة تنظيم التناسق "لتحسين تعميم النماذج المدربة مسبقا بشكل جيد، متعدد اللغات والإنجليزية فقط. هذه الأعمال تشجع النواتج النموذجية على أن تكون مشابهة بين الإصدار المضطربة والطبيعية من المدخلات، وعادة من خلال معاقبة اختلاف K
ullback - Leibler (KL) بين توزيع الاحتمالية للنموذج المضطرب والطبيعي. نعتقد أن خسائر الاتساق قد تنظم ضمنا المشهد الخسارة. على وجه الخصوص، نبني على ما يكافؤ على العمل الذي ينظم ضمنيا أو بوضوح تنظيم أثر مصفوفة معلومات فيشر (FIM)، تضخيم التحيز الضمني ل SGD لتجنب الحفظ. تظهر نتائجنا الأولية من الناحية التجريبية وموضوعيا أن خسائر الاتساق مرتبطة بالفترة الفائضة، وإظهار أن الحد الأدنى المسطح الضمني بتتبع صغير من FIM يحسن الأداء عند ضبط نموذج متعدد اللغات على لغات إضافية. نحن نهدف إلى تأكيد هذه النتائج الأولية على مزيد من مجموعات البيانات، واستخدام رؤىنا لتطوير تقنيات منخفضة اللغات متعددة اللغات.
