論文の概要: MTUncertainty: Assessing the Need for Post-editing of Machine Translation Outputs by Fine-tuning OpenAI LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00158v6
• Date: Fri, 21 Jun 2024 17:34:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 20:37:28.575604
• Title: MTUncertainty: Assessing the Need for Post-editing of Machine Translation Outputs by Fine-tuning OpenAI LLMs
• Title（参考訳）: MTUncertainty: 微調整OpenAI LLMによる機械翻訳出力の後編集の必要性の評価
• Authors: Serge Gladkoff, Lifeng Han, Gleb Erofeev, Irina Sorokina, Goran Nenadic,
• Abstract要約: TQEは機械翻訳(MT)と人間翻訳(HT)の両方の品質を基準翻訳なしで評価する上で重要である。 この目的のために,最先端の大規模言語モデル (LLM) が利用できるかを検討する。 OpenAIモデルを最先端技術として捉え、バイナリ分類タスクとしてTQEにアプローチします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.822926897514793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Translation Quality Evaluation (TQE) is an essential step of the modern translation production process. TQE is critical in assessing both machine translation (MT) and human translation (HT) quality without reference translations. The ability to evaluate or even simply estimate the quality of translation automatically may open significant efficiency gains through process optimisation. This work examines whether the state-of-the-art large language models (LLMs) can be used for this purpose. We take OpenAI models as the best state-of-the-art technology and approach TQE as a binary classification task. On eight language pairs including English to Italian, German, French, Japanese, Dutch, Portuguese, Turkish, and Chinese, our experimental results show that fine-tuned gpt3.5 can demonstrate good performance on translation quality prediction tasks, i.e. whether the translation needs to be edited. Another finding is that simply increasing the sizes of LLMs does not lead to apparent better performances on this task by comparing the performance of three different versions of OpenAI models: curie, davinci, and gpt3.5 with 13B, 175B, and 175B parameters, respectively.
• Abstract（参考訳）: 翻訳品質評価(TQE)は、現代翻訳生産プロセスにおける重要なステップである。 TQEは機械翻訳(MT)と人間翻訳(HT)の両方の品質を基準翻訳なしで評価する上で重要である。 翻訳の質を評価したり、あるいは単純に見積りする能力は、プロセスの最適化を通じて、大幅な効率向上をもたらす可能性がある。 この目的のために,最先端の大規模言語モデル (LLM) が利用できるかを検討する。 OpenAIモデルを最先端技術として捉え、バイナリ分類タスクとしてTQEにアプローチします。 英語とイタリア語,ドイツ語,フランス語,日本語,オランダ語,ポルトガル語,トルコ語,中国語を含む8つの言語対について,微調整のgpt3.5が翻訳品質予測タスク,すなわち翻訳を編集する必要があるか否かの優れた性能を示すことを示す実験結果を得た。 LLMのサイズを単純に増やすことで、OpenAIモデルの3つのバージョン(curie、davinci、gpt3.5、13B、175B、175B)のパフォーマンスを比較することで、このタスクにおけるパフォーマンスが向上するわけではない。

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