論文の概要: Gender-specific Machine Translation with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03175v2
• Date: Tue, 16 Apr 2024 19:16:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 19:40:10.956509
• Title: Gender-specific Machine Translation with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたジェンダー特化機械翻訳
• Authors: Eduardo Sánchez, Pierre Andrews, Pontus Stenetorp, Mikel Artetxe, Marta R. Costa-jussà,
• Abstract要約: デコーダのみの大規模言語モデル(LLM)は機械翻訳の可能性を実証している。 LLMはプロンプトを通じて出力のプロパティを制御する機能を提供する。 以上の結果から,LLaMaは,現在最先端の多言語NMTシステムに匹敵する,翻訳精度と性別偏差を有する性特化翻訳を生成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.49764957694078
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: While machine translation (MT) systems have seen significant improvements, it is still common for translations to reflect societal biases, such as gender bias. Decoder-only Large Language Models (LLMs) have demonstrated potential in MT, albeit with performance slightly lagging behind traditional encoder-decoder Neural Machine Translation (NMT) systems. However, LLMs offer a unique advantage: the ability to control the properties of the output through prompts. In this study, we leverage this flexibility to explore LLaMa's capability to produce gender-specific translations. Our results indicate that LLaMa can generate gender-specific translations with translation accuracy and gender bias comparable to NLLB, a state-of-the-art multilingual NMT system. Furthermore, our experiments reveal that LLaMa's gender-specific translations rely on coreference resolution to determine gender, showing higher gender variance in gender-ambiguous datasets but maintaining consistency in less ambiguous contexts. This research investigates the potential and challenges of using LLMs for gender-specific translations as an instance of the controllability of outputs offered by LLMs.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳(MT)システムは大幅に改善されているが、性バイアスなどの社会的バイアスを反映する翻訳は依然として一般的である。 デコーダのみのLarge Language Models (LLM) は、従来のエンコーダ-デコーダニューラルマシン変換(NMT)システムにわずかに遅れているにもかかわらず、MTの潜在的な可能性を示している。 しかし LLM にはユニークな利点があり、プロンプトを通じて出力の特性を制御する能力がある。 本研究では、この柔軟性を活用し、LLaMaのジェンダー特化翻訳能力を探究する。 以上の結果から,LLaMaは,現在最先端の多言語NMTシステムであるNLLBに匹敵する,翻訳精度と性別偏差を有する性特化翻訳を生成可能であることが示唆された。 さらに,LLaMaのジェンダー特化翻訳では,男女差の度合いが高くなるが,あいまいな文脈では一貫性が保たれている。 本研究は, LLMによる出力の制御可能性の例として, 性別別翻訳にLDMを使うことの可能性と課題について考察する。

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