論文の概要: New Trends in Machine Translation using Large Language Models: Case Examples with ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01181v1
• Date: Tue, 2 May 2023 03:27:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 15:22:35.831882
• Title: New Trends in Machine Translation using Large Language Models: Case Examples with ChatGPT
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた機械翻訳の新動向:ChatGPTを例に
• Authors: Chenyang Lyu, Jitao Xu, Longyue Wang
• Abstract要約: 機械翻訳(MT)は近年,ディープラーニングを用いて大きな進歩を遂げている。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたMTの興味深い方向性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.10980678145209
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Translation (MT) has made significant progress in recent years using deep learning, especially after the emergence of large language models (LLMs) such as GPT-3 and ChatGPT. This brings new challenges and opportunities for MT using LLMs. In this paper, we brainstorm some interesting directions for MT using LLMs, including stylized MT, interactive MT, and Translation Memory-based MT, as well as a new evaluation paradigm using LLMs. We also discuss the privacy concerns in MT using LLMs and a basic privacy-preserving method to mitigate such risks. To illustrate the potential of our proposed directions, we present several examples for the new directions mentioned above, demonstrating the feasibility of the proposed directions and highlight the opportunities and challenges for future research in MT using LLMs.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳(MT)は近年,特にGPT-3やChatGPTといった大規模言語モデル(LLM)が出現して以来,大きな進歩を遂げている。 これにより、LLMを使用したMTの新たな課題と機会が生まれます。 本稿では,LLMを用いたMTのスタイリング,インタラクティブMT,Translation Memory-based MT,LLMを用いた新たな評価パラダイムなど,MTの興味深い方向性について検討する。 また,LSMを用いたMTのプライバシー問題や,そのようなリスクを軽減するための基本的なプライバシー保護手法についても論じる。 提案する方向の可能性を示すために,先述の新たな方向の例をいくつか紹介し,提案方向の実現可能性を示し,llmを用いた今後のmt研究の機会と課題を強調する。

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