論文の概要: Augmenting Large Language Model Translators via Translation Memories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17367v1
- Date: Sat, 27 May 2023 04:47:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-30 19:53:31.608856
- Title: Augmenting Large Language Model Translators via Translation Memories
- Title（参考訳）: 翻訳記憶を用いた大規模言語モデル翻訳者の拡張
- Authors: Yongyu Mu, Abudurexiti Reheman, Zhiquan Cao, Yuchun Fan, Bei Li,
Yinqiao Li, Tong Xiao, Chunliang Zhang, Jingbo Zhu
- Abstract要約: 翻訳メモリ(TM)をプロンプトとして使用することは、機械翻訳モデルのコンテキスト内学習において有望なアプローチである。
我々は、TMで大きな言語モデル(LLM)をプロンプトし、より優れたトランスレータを実現するための一歩を踏み出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.28138249566329
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Using translation memories (TMs) as prompts is a promising approach to
in-context learning of machine translation models. In this work, we take a step
towards prompting large language models (LLMs) with TMs and making them better
translators. We find that the ability of LLMs to ``understand'' prompts is
indeed helpful for making better use of TMs. Experiments show that the results
of a pre-trained LLM translator can be greatly improved by using high-quality
TM-based prompts. These results are even comparable to those of the
state-of-the-art NMT systems which have access to large-scale in-domain
bilingual data and are well tuned on the downstream tasks.
- Abstract（参考訳）: 翻訳メモリ(tms)をプロンプトとして使用することは、機械翻訳モデルの文脈内学習に有望なアプローチである。
本研究は,大規模言語モデル(LLM)をTMでプロンプトし,より優れた翻訳者を実現するためのステップである。
LLM が ``understand'' プロンプトを '`understand' する能力は確かに TM をよりよく活用するのに役立ちます。
実験により, 高品質TMベースのプロンプトを用いることで, 事前学習したLLMトランスレータの結果を大幅に改善できることが示された。
これらの結果は、大規模なドメイン内バイリンガルデータにアクセスでき、下流タスクによく調整されている最先端のnmtシステムとさえ匹敵する。
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