論文の概要: Salute the Classic: Revisiting Challenges of Machine Translation in the Age of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08350v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 13:30:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 14:00:34.196458
• Title: Salute the Classic: Revisiting Challenges of Machine Translation in the Age of Large Language Models
• Title（参考訳）: Salute the Classic: 大規模言語モデルの時代における機械翻訳の課題の再考
• Authors: Jianhui Pang, Fanghua Ye, Longyue Wang, Dian Yu, Derek F. Wong, Shuming Shi, Zhaopeng Tu
• Abstract要約: ニューラルネットワーク翻訳の進化は、6つのコア課題の影響を受けている。 これらの課題には、ドメインミスマッチ、並列データの量、まれな単語予測、長文の翻訳、単語アライメントとしてのアテンションモデル、そして準最適ビームサーチが含まれる。 この研究はこれらの課題を再考し、先進的な大規模言語モデルにおけるそれらの継続的な関連性についての洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.6543868677356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The evolution of Neural Machine Translation (NMT) has been significantly influenced by six core challenges (Koehn and Knowles, 2017), which have acted as benchmarks for progress in this field. This study revisits these challenges, offering insights into their ongoing relevance in the context of advanced Large Language Models (LLMs): domain mismatch, amount of parallel data, rare word prediction, translation of long sentences, attention model as word alignment, and sub-optimal beam search. Our empirical findings indicate that LLMs effectively lessen the reliance on parallel data for major languages in the pretraining phase. Additionally, the LLM-based translation system significantly enhances the translation of long sentences that contain approximately 80 words and shows the capability to translate documents of up to 512 words. However, despite these significant improvements, the challenges of domain mismatch and prediction of rare words persist. While the challenges of word alignment and beam search, specifically associated with NMT, may not apply to LLMs, we identify three new challenges for LLMs in translation tasks: inference efficiency, translation of low-resource languages in the pretraining phase, and human-aligned evaluation. The datasets and models are released at https://github.com/pangjh3/LLM4MT.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク翻訳(NMT)の進化は、6つのコア課題(KoehnとKnowles, 2017)の影響を受けており、この分野の進歩のベンチマークとして機能している。 本研究はこれらの課題を再考し、ドメインミスマッチ、並列データの量、希少な単語予測、長文の翻訳、単語アライメントとしてのアテンションモデル、および準最適ビーム探索といった、先進的な大規模言語モデル(LLM)の文脈におけるそれらの関連性についての洞察を提供する。 実験の結果,LLMは事前学習段階における主要言語への並列データへの依存を効果的に軽減することが示された。 さらに,LLMに基づく翻訳システムにより,約80語を含む長文の翻訳が大幅に向上し,最大512語までの文書翻訳が可能となった。 しかし、これらの大きな改善にもかかわらず、ドメインミスマッチとレアワードの予測の課題は続いている。 単語アライメントとビーム探索の課題は、特にnmtに関連づけられるが、翻訳タスクにおけるllmの新たな課題は、推論効率、事前学習段階における低リソース言語の翻訳、人間によるアライメント評価である。 データセットとモデルはhttps://github.com/pangjh3/LLM4MTで公開される。

関連論文リスト

• Refining Translations with LLMs: A Constraint-Aware Iterative Prompting Approach [7.5069214839655345]
  大言語モデル(LLM)は機械翻訳(MT)において顕著な熟練性を示している 本稿では,意味的正確性に不可欠なキーワードを優先することで,翻訳忠実度を高める多段階のプロンプトチェーンを提案する。 FLORES-200およびWMTデータセットのベースモデルとしてLlamaとQwenを使用した実験は、ベースラインよりも大幅に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T05:40:24Z)
• What do Large Language Models Need for Machine Translation Evaluation? [12.42394213466485]
  大規模言語モデル(LLM)は、微調整された多言語事前訓練言語モデルに匹敵する結果が得られる。 本稿では,LLMの機械翻訳品質を評価するために,ソース,参照,翻訳エラー,ガイドラインなどの翻訳情報が必要であるかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T09:50:45Z)
• LANDeRMT: Detecting and Routing Language-Aware Neurons for Selectively Finetuning LLMs to Machine Translation [43.26446958873554]
  大規模言語モデル(LLM)は,バイリンガルの監督が限られているにもかかわらず,多言語翻訳において有望な結果を示している。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は,バイリンガルの監督が限定された場合でも,多言語翻訳において有望な結果を示している。 LandeRMT は LLM を textbfMachine textbfTranslation に選択的に微調整するフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T02:39:42Z)
• Quality or Quantity? On Data Scale and Diversity in Adapting Large Language Models for Low-Resource Translation [62.202893186343935]
  低リソース言語に大規模言語モデルを適用するのに何が必要かについて検討する。 我々は、事前トレーニングとスーパーバイザードファインチューニング(SFT)の間に並列データが重要であることを示す。 2つの低リソース言語群にまたがる3つの LLM 実験により,本研究の一般化可能性を示す一貫した傾向が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T00:59:38Z)
• Adapting Large Language Models for Document-Level Machine Translation [46.370862171452444]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクを大幅に進歩させた。 近年の研究では、中程度のLLMはタスク固有の微調整後、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)にLLMを適用することに焦点を当てた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T09:29:13Z)
• Towards Effective Disambiguation for Machine Translation with Large Language Models [65.80775710657672]
  我々は「あいまいな文」を翻訳する大規模言語モデルの能力について研究する。 実験の結果,提案手法はDeepLやNLLBといった最先端システムと5つの言語方向のうち4つで一致し,性能を向上できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T22:22:52Z)
• Simultaneous Machine Translation with Large Language Models [51.470478122113356]
  我々は,SimulMTタスクに大規模言語モデルを適用する可能性を検討する。 MUST-Cデータセットと異なる9言語でtextttLlama2-7b-chatモデルを用いて実験を行った。 その結果,LLM は BLEU と LAAL の指標で専用MT モデルよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T04:06:47Z)
• Chain-of-Dictionary Prompting Elicits Translation in Large Language Models [100.47154959254937]
  大規模言語モデル(LLM)は多言語ニューラルマシン翻訳(MNMT)において驚くほど優れた性能を示した 入力単語のサブセットに対する多言語辞書の連鎖による事前知識でLLMを拡張して翻訳能力を引き出す新しい方法であるCoDを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T05:19:47Z)
• Dictionary-based Phrase-level Prompting of Large Language Models for Machine Translation [91.57514888410205]
  大規模言語モデル(LLM)は、プロンプトによる機械翻訳(MT)能力を示す。 LLMは、低リソースやドメイン転送のシナリオで一般的なまれな単語で入力を翻訳するのに苦労する。 LLMプロンプトは、バイリンガル辞書からの事前知識を用いてプロンプトの制御ヒントを提供することにより、稀な単語に対する効果的な解決策を提供することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T18:46:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。