論文の概要: On-the-Fly Fusion of Large Language Models and Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08306v2
• Date: Mon, 6 May 2024 17:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 00:25:31.419148
• Title: On-the-Fly Fusion of Large Language Models and Machine Translation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのオンザフライ融合と機械翻訳
• Authors: Hieu Hoang, Huda Khayrallah, Marcin Junczys-Dowmunt,
• Abstract要約: 我々は,同じタスクと入力に対して,LLMを用いた機械翻訳モデルのオンザフライアンサンブルを提案する。 LLMはNMTモデルの翻訳を改善することができ、LLMとのアンサンブルは2つのより強いMTモデルをアンサンブルするよりも優れた翻訳を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.718665608549311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose the on-the-fly ensembling of a machine translation model with an LLM, prompted on the same task and input. We perform experiments on 4 language pairs (both directions) with varying data amounts. We find that a slightly weaker-at-translation LLM can improve translations of a NMT model, and ensembling with an LLM can produce better translations than ensembling two stronger MT models. We combine our method with various techniques from LLM prompting, such as in context learning and translation context.
• Abstract（参考訳）: LLMを用いた機械翻訳モデルのオンザフライアンサンブルを提案する。 異なるデータ量で4つの言語対(どちらの方向も)で実験を行う。 LLMはNMTモデルの翻訳を改善することができ、LLMとのアンサンブルは2つのより強いMTモデルをアンサンブルするよりも優れた翻訳を生成することができる。 我々は、文脈学習や翻訳コンテキストなど、LLMプロンプトの様々な手法と組み合わせる。

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