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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06575v4
• Date: Tue, 9 Jul 2024 14:17:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 00:40:48.426742
• 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）: 100.47154959254937
• 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膨大であるにもかかわらず、レアワードの翻訳に苦慮している。 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。 この目的のために,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を増強し,LLMの翻訳能力を引き出す新しい手法であるCoDを提案する。 CoDによるChatGPTの拡張は、FLORES-200の完全なテストセット上で、MNMTの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)を大きく増加させることを示している。 さらに,多言語辞書のチェーン化の重要性や,低リソース言語における数ショットのデモに対するCoDの優位性も示している。

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