論文の概要: Adapting Large Language Models for Document-Level Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06468v1
• Date: Fri, 12 Jan 2024 09:29:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 19:57:11.682028
• Title: Adapting Large Language Models for Document-Level Machine Translation
• Title（参考訳）: 文書レベル機械翻訳における大規模言語モデルの適用
• Authors: Minghao Wu, Thuy-Trang Vu, Lizhen Qu, George Foster, Gholamreza Haffari
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて大きな進歩を遂げている。 近年の研究では、中程度のLLMはタスク固有の微調整の後、より大きなLLMよりも優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.74879186939818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have made significant strides in various natural language processing (NLP) tasks. Recent research shows that the moderately-sized LLMs often outperform their larger counterparts after task-specific fine-tuning. In this work, we delve into the process of adapting LLMs to specialize in document-level machine translation (DocMT) for a specific language pair. Firstly, we explore how prompt strategies affect downstream translation performance. Then, we conduct extensive experiments with two fine-tuning methods, three LLM backbones, and 18 translation tasks across nine language pairs. Our findings indicate that in some cases, these specialized models even surpass GPT-4 in translation performance, while they still significantly suffer from the off-target translation issue in others, even if they are exclusively fine-tuned on bilingual parallel documents. Furthermore, we provide an in-depth analysis of these LLMs tailored for DocMT, exploring aspects such as translation errors, the scaling law of parallel documents, out-of-domain generalization, and the impact of zero-shot crosslingual transfer. The findings of this research not only shed light on the strengths and limitations of LLM-based DocMT models but also provide a foundation for future research in DocMT.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて大きな進歩を遂げている。 近年の研究では、中程度のLLMはタスク固有の微調整の後、より大きなLLMよりも優れていることが示されている。 本研究では,特定の言語対に対する文書レベルの機械翻訳(DocMT)を専門とするLLMの適応プロセスについて検討する。 まず,提案手法が下流翻訳性能に与える影響について検討する。 次に、2つの微調整方法、3つのllmバックボーン、18の翻訳タスクを9つの言語ペアで広範囲に実験する。 以上の結果から, 翻訳性能がgpt-4を上回ることすらあるが, 言語間並列文書にのみ微調整されている場合においても, 目標外翻訳問題に苦しむケースもみられた。 さらに, docmt用に調整されたこれらのllmの詳細な解析を行い, 翻訳誤り, 並列文書のスケーリング則, ドメイン外一般化, ゼロショット言語間転送の影響について検討した。 本研究の成果は, LLMに基づくDocMTモデルの強度と限界だけでなく, DocMTにおける今後の研究の基礎となるものでもある。

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