論文の概要: Lost in the Source Language: How Large Language Models Evaluate the Quality of Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06568v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 07:51:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-08 00:10:18.231449
• Title: Lost in the Source Language: How Large Language Models Evaluate the Quality of Machine Translation
• Title（参考訳）: ソース言語における損失: 機械翻訳の品質を評価する大言語モデル
• Authors: Xu Huang, Zhirui Zhang, Xiang Geng, Yichao Du, Jiajun Chen, Shujian Huang,
• Abstract要約: 本研究では,機械翻訳評価タスクにおいて,Large Language Models (LLM) がソースデータと参照データをどのように活用するかを検討する。 参照情報が評価精度を大幅に向上させるのに対して,意外なことに,ソース情報は時として非生産的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.5862977630713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study investigates how Large Language Models (LLMs) leverage source and reference data in machine translation evaluation task, aiming to better understand the mechanisms behind their remarkable performance in this task. We design the controlled experiments across various input modes and model types, and employ both coarse-grained and fine-grained prompts to discern the utility of source versus reference information. We find that reference information significantly enhances the evaluation accuracy, while surprisingly, source information sometimes is counterproductive, indicating LLMs' inability to fully leverage the cross-lingual capability when evaluating translations. Further analysis of the fine-grained evaluation and fine-tuning experiments show similar results. These findings also suggest a potential research direction for LLMs that fully exploits the cross-lingual capability of LLMs to achieve better performance in machine translation evaluation tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,機械翻訳評価タスクにおいて,Large Language Models (LLMs) がソースデータと参照データをどのように活用するかを検討する。 様々な入力モードやモデルタイプにまたがって制御された実験を設計し、粗粒度と細粒度の両方のプロンプトを用いて、ソース情報と参照情報の有用性を識別する。 基準情報は評価精度を著しく向上させるが、驚くべきことに、ソース情報は時として非生産的であり、翻訳評価においてLLMが言語間能力を完全に活用できないことを示す。 微粒化評価と微粒化実験のさらなる分析は、同様の結果を示した。 これらの結果から,LLMの言語間能力を完全に活用し,機械翻訳評価タスクにおける性能向上を図ったLLM研究の方向性が示唆された。

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