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。

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