論文の概要: Aligning Translation-Specific Understanding to General Understanding in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05072v2
• Date: Mon, 21 Oct 2024 15:19:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:13:51.453074
• Title: Aligning Translation-Specific Understanding to General Understanding in Large Language Models
• Title（参考訳）: 翻訳のアライメント-大規模言語モデルにおける一般的な理解への特別な理解
• Authors: Yichong Huang, Baohang Li, Xiaocheng Feng, Chengpeng Fu, Wenshuai Huo, Ting Liu, Bing Qin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑なテキストを理解する際、顕著な能力を示した。 本研究は,LLMにおける翻訳固有の理解と一般理解の相違を明らかにする。 本稿では, 難解な翻訳過程である DUAT (Difficult words Understanding Aligned Translation) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.0119328710383
• License:
• Abstract: Large Language models (LLMs) have exhibited remarkable abilities in understanding complex texts, offering a promising path towards human-like translation performance. However, this study reveals the misalignment between the translation-specific understanding and the general understanding inside LLMs. This understanding misalignment leads to LLMs mistakenly or literally translating some complicated concepts that they accurately comprehend in the general scenarios (e.g., QA). To align the translation-specific understanding to the general one, we propose a novel translation process, DUAT (Difficult words Understanding Aligned Translation), explicitly incorporating the general understanding on the complicated content incurring inconsistent understanding to guide the translation. Specifically, DUAT performs cross-lingual interpretation for the difficult-to-translate words and enhances the translation with the generated interpretations. Furthermore, we reframe the external tools to improve DUAT in detecting difficult words and generating helpful interpretations. We conduct experiments on the self-constructed benchmark Challenge-WMT, consisting of samples that are prone to mistranslation. Human evaluation results on high-resource and low-resource language pairs indicate that DUAT significantly facilitates the understanding alignment, which improves the translation quality (up to +3.85 COMET) and reduces the literality of the translation by -25% to -51%.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑なテキストを理解する際、顕著な能力を示し、人間のような翻訳性能への道のりを提供する。 しかし,本研究では,翻訳固有の理解とLLM内部の一般的な理解の相違を明らかにした。 この理解ミスアライメントは、LLMが一般的なシナリオ(例えばQA)で正確に理解する複雑な概念を誤ってあるいは文字通り翻訳することにつながる。 そこで本研究では,翻訳固有の理解を一般の理解に合わせるために,難解な翻訳過程であるDUAT(Difficult words Understanding Aligned Translation)を提案する。 特に、DUATは、翻訳が困難な単語に対して言語間の解釈を行い、生成した解釈による翻訳を強化する。 さらに、難解な単語を検知し、有用な解釈を生成するために、外部ツールを再構成してDUATを改善する。 自己構築型ベンチマークであるChallenge-WMTでは,誤訳を起こしやすいサンプルを用いて実験を行った。 高リソースと低リソースの言語ペアに対する人間の評価結果は、DUATが理解アライメントを著しく促進し、翻訳品質(+3.85 COMET)を向上し、翻訳のリテラリティを-25%から-51%削減することを示している。

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