論文の概要: Dictionary-based Phrase-level Prompting of Large Language Models for Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07856v1
• Date: Wed, 15 Feb 2023 18:46:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-16 14:02:21.450823
• Title: Dictionary-based Phrase-level Prompting of Large Language Models for Machine Translation
• Title（参考訳）: 辞書に基づく機械翻訳のための大規模言語モデルのフレーズレベルプロンプト
• Authors: Marjan Ghazvininejad, Hila Gonen, Luke Zettlemoyer
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、プロンプトによる機械翻訳(MT)能力を示す。 LLMは、低リソースやドメイン転送のシナリオで一般的なまれな単語で入力を翻訳するのに苦労する。 LLMプロンプトは、バイリンガル辞書からの事前知識を用いてプロンプトの制御ヒントを提供することにより、稀な単語に対する効果的な解決策を提供することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.57514888410205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) demonstrate remarkable machine translation (MT) abilities via prompting, even though they were not explicitly trained for this task. However, even given the incredible quantities of data they are trained on, LLMs can struggle to translate inputs with rare words, which are common in low resource or domain transfer scenarios. We show that LLM prompting can provide an effective solution for rare words as well, by using prior knowledge from bilingual dictionaries to provide control hints in the prompts. We propose a novel method, DiPMT, that provides a set of possible translations for a subset of the input words, thereby enabling fine-grained phrase-level prompted control of the LLM. Extensive experiments show that DiPMT outperforms the baseline both in low-resource MT, as well as for out-of-domain MT. We further provide a qualitative analysis of the benefits and limitations of this approach, including the overall level of controllability that is achieved.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、このタスクのために明示的に訓練されていないにもかかわらず、プロンプトによって機械翻訳(MT)能力を示す。 しかし、トレーニングされている膨大なデータを考えると、LLMは低リソースやドメイン転送のシナリオで一般的なまれな単語で入力を翻訳するのに苦労する可能性がある。 LLMプロンプトは、バイリンガル辞書からの事前知識を用いてプロンプトの制御ヒントを提供することにより、稀な単語に対する効果的な解決策を提供することができることを示す。 本稿では,入力単語のサブセットに対して可能な翻訳のセットを提供する新しい手法であるdimmtを提案する。 広範な実験により、dimtは低リソースmtとドメイン外mtの両方でベースラインよりも優れており、我々はさらに、このアプローチの利点と限界を定性的に分析し、達成される制御可能性の全体レベルを含めた。

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