論文の概要: Multilingual Machine Translation with Large Language Models: Empirical Results and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04675v1
• Date: Mon, 10 Apr 2023 15:51:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 14:22:16.881755
• Title: Multilingual Machine Translation with Large Language Models: Empirical Results and Analysis
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた多言語機械翻訳:実験結果と分析
• Authors: Wenhao Zhu, Hongyi Liu, Qingxiu Dong, Jingjing Xu, Lingpeng Kong, Jiajun Chen, Lei Li, Shujian Huang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多言語機械翻訳(MMT)の処理において顕著な可能性を示した。 本稿では, MMT における LLM の利点と課題を体系的に検討する。 我々は102言語でXGLM, OPT, BLOOMZ, ChatGPTなどの人気のあるLLMを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.101216646004666
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable potential in handling multilingual machine translation (MMT). In this paper, we systematically investigate the advantages and challenges of LLMs for MMT by answering two questions: 1) How well do LLMs perform in translating a massive number of languages? 2) Which factors affect LLMs' performance in translation? We evaluate popular LLMs, including XGLM, OPT, BLOOMZ, and ChatGPT, on 102 languages. Our empirical results show that even the best model ChatGPT still lags behind the supervised baseline NLLB in 83.33% of translation directions. Through further analysis, we discover that LLMs exhibit new working patterns when used for MMT. First, prompt semantics can surprisingly be ignored when given in-context exemplars, where LLMs still show strong performance even with unreasonable prompts. Second, cross-lingual exemplars can provide better task instruction for low-resource translation than exemplars in the same language pairs. Third, we observe the overestimated performance of BLOOMZ on dataset Flores-101, indicating the potential risk when using public datasets for evaluation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多言語機械翻訳(MMT)の処理において顕著な可能性を示している。 本稿では, MMT における LLM の利点と課題を, 2 つの質問に答えて体系的に検討する。 1) 大量の言語を翻訳する上で,LLMはどの程度機能するのか? 2)翻訳におけるLLMの性能に影響を及ぼす要因は何か? 我々は102言語でXGLM, OPT, BLOOMZ, ChatGPTなどの人気のあるLLMを評価した。 実験の結果、最高のモデルであるchatgptでさえ、83.33%の翻訳方向で教師付きベースラインnllbよりも遅れていることがわかった。 さらなる分析により,LSMはMTに使用する場合,新たな作業パターンを示すことがわかった。 第一に、プロンプトのセマンティクスは、コンテキスト内exemplarsが与えられたとき、驚くほど無視され、llmは、不合理なプロンプトでも強力なパフォーマンスを示す。 第2に、言語横断の例題は、同じ言語対の例題よりも、低リソース翻訳のための優れたタスク命令を提供することができる。 第3に、データセットFlores-101上でのBLOOMZの過大評価性能を観察し、パブリックデータセットを評価に用いる場合の潜在的なリスクを示す。

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