論文の概要: Self-Augmented In-Context Learning for Unsupervised Word Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10024v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 13:38:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 01:21:50.722335
• Title: Self-Augmented In-Context Learning for Unsupervised Word Translation
• Title（参考訳）: 教師なし翻訳のための自己強化型インコンテキスト学習
• Authors: Yaoyiran Li, Anna Korhonen, Ivan Vulić,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) は、強力な単語翻訳やバイリンガル語彙誘導(BLI)機能を示す。 教師なしBLIのための自己拡張型インコンテキスト学習(SAIL)を提案する。 提案手法は,2つの確立したBLIベンチマーク上でのLDMのゼロショットプロンプトよりも大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.495503962839337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work has shown that, while large language models (LLMs) demonstrate strong word translation or bilingual lexicon induction (BLI) capabilities in few-shot setups, they still cannot match the performance of 'traditional' mapping-based approaches in the unsupervised scenario where no seed translation pairs are available, especially for lower-resource languages. To address this challenge with LLMs, we propose self-augmented in-context learning (SAIL) for unsupervised BLI: starting from a zero-shot prompt, SAIL iteratively induces a set of high-confidence word translation pairs for in-context learning (ICL) from an LLM, which it then reapplies to the same LLM in the ICL fashion. Our method shows substantial gains over zero-shot prompting of LLMs on two established BLI benchmarks spanning a wide range of language pairs, also outperforming mapping-based baselines across the board. In addition to achieving state-of-the-art unsupervised BLI performance, we also conduct comprehensive analyses on SAIL and discuss its limitations.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究によると、大規模言語モデル(LLM)は、強力な単語翻訳やバイリンガル語彙誘導(BLI)機能を数ショットで示すが、特に低リソース言語では、シード翻訳ペアが利用できないような教師なしシナリオにおいて、従来のマッピングベースのアプローチのパフォーマンスと一致しない。 この課題に LLM で対処するため,非教師付き BLI のための自己拡張型インコンテキスト学習 (SAIL) を提案する。ゼロショットプロンプトから始まる SAIL は LLM から高信頼語訳ペアを反復的に誘導し,ICL 方式で同じ LLM に再適用する。 提案手法は,広範囲の言語ペアにまたがる2つの確立されたBLIベンチマークにおいて,LLMのゼロショットプロンプトよりも大幅に向上し,また,ボード全体のマッピングベースラインよりも優れていた。 最先端の非教師付きBLIの性能を達成することに加えて,SAILに関する包括的な分析を行い,その限界について議論する。

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