論文の概要: Error Analysis Prompting Enables Human-Like Translation Evaluation in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13809v4
• Date: Wed, 5 Jun 2024 07:40:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 04:46:49.387521
• Title: Error Analysis Prompting Enables Human-Like Translation Evaluation in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるヒューマンライクな翻訳評価を可能にする誤り解析
• Authors: Qingyu Lu, Baopu Qiu, Liang Ding, Kanjian Zhang, Tom Kocmi, Dacheng Tao,
• Abstract要約: 機械翻訳(MT)の品質を評価するために,大規模言語モデル(LLM)を用いることで,システムレベルでの最先端のパフォーマンスを実現する。 我々はtextbftexttError Analysis Prompting (EAPrompt) と呼ばれる新しいプロンプト手法を提案する。 本手法は,多次元品質指標 (MQM) とtextitproduces を用いて,システムレベルとセグメントレベルの両方で説明可能かつ信頼性の高いMT評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.80514758695275
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Generative large language models (LLMs), e.g., ChatGPT, have demonstrated remarkable proficiency across several NLP tasks, such as machine translation, text summarization. Recent research (Kocmi and Federmann, 2023) has shown that utilizing LLMs for assessing the quality of machine translation (MT) achieves state-of-the-art performance at the system level but \textit{performs poorly at the segment level}. To further improve the performance of LLMs on MT quality assessment, we investigate several prompting designs, and propose a new prompting method called \textbf{\texttt{Error Analysis Prompting}} (EAPrompt) by combining Chain-of-Thoughts (Wei et al., 2022) and Error Analysis (Lu et al., 2023). This technique emulates the commonly accepted human evaluation framework - Multidimensional Quality Metrics (MQM, Freitag et al. (2021)) and \textit{produces explainable and reliable MT evaluations at both the system and segment level}. Experimental Results from the WMT22 metrics shared task validate the effectiveness of EAPrompt on various LLMs, with different structures. Further analysis confirms that EAPrompt effectively distinguishes major errors from minor ones, while also sharing a similar distribution of the number of errors with MQM. These findings highlight the potential of EAPrompt as a human-like evaluator prompting technique for MT evaluation.
• Abstract（参考訳）: 生成型大規模言語モデル(LLM)、例えばChatGPTは、機械翻訳、テキスト要約など、いくつかのNLPタスクにおいて顕著な習熟性を示している。 最近の研究 (Kocmi and Federmann, 2023) では、機械翻訳(MT)の品質評価にLLMを用いることで、システムレベルでは最先端のパフォーマンスが得られるが、セグメントレベルでは‘textit{performs’が不十分であることが示されている。 MTの品質評価におけるLCMの性能をさらに向上するため,いくつかのプロンプト設計について検討し,Chain-of-Thoughts (Wei et al , 2022) とError Analysis (Lu et al , 2023) を組み合わせた新しいプロンプト法である \textbf{\textt{Error Analysis Prompting}} (EAPrompt) を提案する。 この手法は,多次元品質指標 (MQM, Freitag et al (2021)) と \textit{produces describeable and reliable MT evaluations at the system and segment level} をエミュレートする。 WMT22のメトリクス共有タスクによる実験結果は、異なる構造を持つ各種LLMにおけるEAPromptの有効性を検証した。 さらに分析した結果、EAPromptは大規模なエラーとマイナーエラーを効果的に区別し、MQMと類似したエラー数の分布を共有していることがわかった。 これらの結果から,人為的評価手法としてのEAPromptの可能性が示唆された。

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