論文の概要: Chain-of-Dictionary Prompting Elicits Translation in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06575v1
• Date: Thu, 11 May 2023 05:19:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 15:58:23.590301
• Title: Chain-of-Dictionary Prompting Elicits Translation in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける辞書プロンプト翻訳の連鎖
• Authors: Hongyuan Lu, Haoyang Huang, Dongdong Zhang, Haoran Yang, Wai Lam, Furu Wei
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多言語ニューラルマシン翻訳(MNMT)において驚くほど優れた性能を示した 入力単語のサブセットに対する多言語辞書の連鎖による事前知識でLLMを拡張して翻訳能力を引き出す新しい方法であるCoDを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.55398541853785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown surprisingly good performance in multilingual neural machine translation (MNMT) even when trained without parallel data. Yet, despite the fact that the amount of training data is gigantic, they still struggle with translating rare words, particularly for low-resource languages. Even worse, it is usually unrealistic to retrieve relevant demonstrations for in-context learning with low-resource languages on LLMs, which restricts the practical use of LLMs for translation -- how should we mitigate this problem? To this end, we present a novel method, CoD, which augments LLMs with prior knowledge with the chains of multilingual dictionaries for a subset of input words to elicit translation abilities for LLMs. Extensive experiments indicate that augmenting ChatGPT with CoD elicits large gains by up to 13x ChrF++ points for MNMT (3.08 to 42.63 for English to Serbian written in Cyrillic script) on FLORES-200 full devtest set. We further demonstrate the importance of chaining the multilingual dictionaries, as well as the superiority of CoD to few-shot demonstration for low-resource languages.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、並列データなしで訓練しても、MNMT(multilingual neural machine translation)において驚くほど優れた性能を示している。 しかし、トレーニングデータの量は巨大であるにもかかわらず、レアな単語、特に低リソース言語への翻訳にはまだ苦労している。 さらに悪いことに、LLM上での低リソース言語によるテキスト内学習に関する関連するデモを検索することは非現実的です。 そこで本研究では,入力単語のサブセットに対する多言語辞書の連鎖により,事前知識を持つllmを増強し,llmの翻訳能力を高める新しい手法であるcodを提案する。 CoDによるChatGPTの拡張は、FLORES-200完全テストセット上で、MNMTの最大13倍のChrF++ポイント(キリル文字で書かれた英語からセルビア語への3.08から42.63)を付与することを示している。 我々はさらに,多言語辞書の連鎖の重要性と,低リソース言語に対するcodの限定的なデモンストレーションの優位性を実証した。

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