論文の概要: Enhancing Machine Translation through Advanced In-Context Learning: A
Methodological Strategy for GPT-4 Improvement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10765v1
- Date: Wed, 15 Nov 2023 10:28:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-27 00:31:58.093356
- Title: Enhancing Machine Translation through Advanced In-Context Learning: A
Methodological Strategy for GPT-4 Improvement
- Title（参考訳）: 高度なインコンテキスト学習による機械翻訳の強化: GPT-4改善のための方法論戦略
- Authors: Yufeng Chen
- Abstract要約: 本稿では,機械翻訳に特化してコンテキスト内学習を利用する戦略的アプローチを提案し,精度を大幅に向上することを目的とした。
この手法の要点は、文脈内学習に最も効果的である実演の司法的選択にある。
本手法は,言語障壁を克服する上での文脈内学習の可能性を示し,異文化間コミュニケーションとグローバルコラボレーションのための新たな道を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.651490542512567
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The challenge of improving translation accuracy in GPT-4 is being addressed
by harnessing a method known as in-context learning. This paper introduces a
strategic approach to utilize in-context learning specifically for machine
translation, aiming to significantly boost accuracy. The crux of this method
lies in the judicious selection of demonstrations that are most effective for
in-context learning. By selecting these examples carefully, GPT-4 can utilize
them to achieve remarkably accurate machine translations, eliminating the need
for task-specific fine-tuning. This technique is anchored in the semantic
similarities between the user's prompt and the chosen dataset. Sentences from
this dataset, carefully picked for their relevance and clarity, serve as potent
demonstrations for in-context learning. This approach not only enhances
translation accuracy but also enriches the understanding of nuanced linguistic
structures. It represents a significant step forward in machine learning,
leveraging the inherent capabilities of GPT-4 to provide translations that are
not only accurate but also contextually rich and linguistically sophisticated.
This method demonstrates the potential of in-context learning in overcoming
language barriers, opening new avenues for cross-cultural communication and
global collaboration.
- Abstract（参考訳）: GPT-4の翻訳精度を改善するための課題は、インコンテキスト学習と呼ばれる手法を利用することによって解決されている。
本稿では,機械学習の精度向上を目標とし,機械学習を特に機械翻訳に活用する戦略的アプローチを提案する。
この手法の要点は、文脈内学習に最も効果的である実演の司法的選択にある。
これらの例を慎重に選択することで、GPT-4はそれらを極めて正確な機械翻訳に利用でき、タスク固有の微調整は不要である。
このテクニックは、ユーザのプロンプトと選択したデータセットの間のセマンティックな類似性に根ざしている。
このデータセットからの文は、その妥当性と明快さを慎重に選び、文脈内学習のための強力なデモンストレーションとなる。
このアプローチは翻訳精度を向上させるだけでなく、ニュアンス言語構造の理解を深める。
GPT-4の本質的な能力を活用して、正確であるだけでなく、文脈的にリッチで言語的に洗練された翻訳を提供する。
この手法は、言語障壁を克服する文脈内学習の可能性を示し、異文化間コミュニケーションとグローバルコラボレーションのための新しい道を開く。
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