論文の概要: Prompting PaLM for Translation: Assessing Strategies and Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09102v1
• Date: Wed, 16 Nov 2022 18:42:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 15:04:09.586257
• Title: Prompting PaLM for Translation: Assessing Strategies and Performance
• Title（参考訳）: 訳語 PaLM の試行:戦略と性能の評価
• Authors: David Vilar, Markus Freitag, Colin Cherry, Jiaming Luo, Viresh Ratnakar, George Foster
• Abstract要約: 経路言語モデル (PaLM) は, 同様に訓練されたLLMの中で最強の機械翻訳(MT)性能を示した。 我々は、PaLMのMT機能に関する以前の評価を、より最近のテストセット、現代のMTメトリクス、そして人間の評価で再検討し、その性能は、印象的ではあるが、最先端の監視システムよりも遅れていることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.73524055296411
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) that have been trained on multilingual but not parallel text exhibit a remarkable ability to translate between languages. We probe this ability in an in-depth study of the pathways language model (PaLM), which has demonstrated the strongest machine translation (MT) performance among similarly-trained LLMs to date. We investigate various strategies for choosing translation examples for few-shot prompting, concluding that example quality is the most important factor. Using optimized prompts, we revisit previous assessments of PaLM's MT capabilities with more recent test sets, modern MT metrics, and human evaluation, and find that its performance, while impressive, still lags that of state-of-the-art supervised systems. We conclude by providing an analysis of PaLM's MT output which reveals some interesting properties and prospects for future work.
• Abstract（参考訳）: 多言語で訓練されているが、並列テキストではない大規模言語モデル(LLM)は、言語間の翻訳に顕著な能力を示している。 この能力は,これまで訓練されたLLMの中で最強の機械翻訳(MT)性能を示すパス言語モデル(PaLM)の詳細な研究で検証されている。 提案手法は,サンプル品質が最も重要な要因であることを結論づけて,翻訳例を選択するための様々な戦略を検討する。 最適化されたプロンプトを用いて、より最近のテストセット、現代のMTメトリクス、人的評価でPaLMのMT能力に関する以前の評価を再考し、その性能は印象的ながら、最先端の監視システムよりも遅れていることを発見した。 そこで我々は,PaLMのMT出力の分析を行い,今後の成果と今後の課題を明らかにした。

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