論文の概要: Tuning LLMs with Contrastive Alignment Instructions for Machine Translation in Unseen, Low-resource Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05811v1
• Date: Thu, 11 Jan 2024 10:28:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-12 15:15:44.447413
• Title: Tuning LLMs with Contrastive Alignment Instructions for Machine Translation in Unseen, Low-resource Languages
• Title（参考訳）: 低リソース言語における機械翻訳のためのコントラストアライメント命令付きLLMのチューニング
• Authors: Zhuoyuan Mao and Yen Yu
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) における機械翻訳 (MT) における2つの課題に対処するために,コントラッシブアライメント命令 (MT Instruct) を導入する。 1つは、サポート対象の言語を、これまで見つからなかった言語に拡張することである。もう1つは、低リソース言語におけるデータの欠如に関連している。 BLOOMZモデルを微調整した結果,(1)LLMはMTInstructを用いて効果的に未確認言語を翻訳できる,(2)識別器に基づく命令は,生成言語を言語間命令として優れ,(4)AlignInstructは30のゼロショット方向のパフォーマンスを改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.423736612999455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article introduces contrastive alignment instructions (AlignInstruct) to address two challenges in machine translation (MT) on large language models (LLMs). One is the expansion of supported languages to previously unseen ones. The second relates to the lack of data in low-resource languages. Model fine-tuning through MT instructions (MTInstruct) is a straightforward approach to the first challenge. However, MTInstruct is limited by weak cross-lingual signals inherent in the second challenge. AlignInstruct emphasizes cross-lingual supervision via a cross-lingual discriminator built using statistical word alignments. Our results based on fine-tuning the BLOOMZ models (1b1, 3b, and 7b1) in up to 24 unseen languages showed that: (1) LLMs can effectively translate unseen languages using MTInstruct; (2) AlignInstruct led to consistent improvements in translation quality across 48 translation directions involving English; (3) Discriminator-based instructions outperformed their generative counterparts as cross-lingual instructions; (4) AlignInstruct improved performance in 30 zero-shot directions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における機械翻訳(MT)の2つの課題に対処するために,コントラッシブアライメント命令(AlignInstruct)を紹介する。 ひとつは、サポート対象言語が未承認言語に拡張されたことだ。 2つ目は、低リソース言語におけるデータ不足に関するものだ。 MT命令(MT Instruct)によるモデル微調整は、最初の課題に対する簡単なアプローチである。 しかし、MTInstructは第2チャレンジに固有の弱い言語間信号によって制限される。 aligninstructは、統計的単語アライメントを用いて構築された言語間識別器による言語間監督を強調している。 その結果, BLOOMZ モデル (1b1, 3b, 7b1) を最大24の未知言語で微調整した結果, 1) LLM は MTInstruct を用いて効果的に未確認言語を翻訳できる, (2) AlignInstruct は英語を含む48の翻訳方向の翻訳品質を一貫した改善を実現し, 3) 識別器に基づく指示は, 生成言語を言語間命令として優れ, (4) AlignInstruct は30のゼロショット指示で性能を向上した。

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