論文の概要: Guiding Large Language Models to Post-Edit Machine Translation with Error Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07851v1
• Date: Thu, 11 Apr 2024 15:47:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 13:20:46.431179
• Title: Guiding Large Language Models to Post-Edit Machine Translation with Error Annotations
• Title（参考訳）: 誤り注釈付き機械翻訳における大規模言語モデルの誘導
• Authors: Dayeon Ki, Marine Carpuat,
• Abstract要約: 機械翻訳は、大規模言語モデル(LLM)がまだ専用の教師付きシステムに取って代わっていない最後のNLPタスクの1つである。 この研究はLLMの補完的な強度を利用して、その品質に外部からのフィードバックを伴って、LMを自動で後続MTに誘導する。 中国語・英語・ドイツ語・英語・ロシア語のMQMデータを用いた実験により,LLMのMT後処理によりTER,BLEU,COMETのスコアが向上することが実証された。 微調整はきめ細かいフィードバックをより効果的に統合し、自動評価と人的評価の両方に基づいて翻訳品質を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.149224539732913
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Translation (MT) remains one of the last NLP tasks where large language models (LLMs) have not yet replaced dedicated supervised systems. This work exploits the complementary strengths of LLMs and supervised MT by guiding LLMs to automatically post-edit MT with external feedback on its quality, derived from Multidimensional Quality Metric (MQM) annotations. Working with LLaMA-2 models, we consider prompting strategies varying the nature of feedback provided and then fine-tune the LLM to improve its ability to exploit the provided guidance. Through experiments on Chinese-English, English-German, and English-Russian MQM data, we demonstrate that prompting LLMs to post-edit MT improves TER, BLEU and COMET scores, although the benefits of fine-grained feedback are not clear. Fine-tuning helps integrate fine-grained feedback more effectively and further improves translation quality based on both automatic and human evaluation.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳(MT)は、大規模言語モデル(LLM)がまだ専用の教師付きシステムに取って代わっていない最後のNLPタスクの1つである。 本研究は,多次元品質メトリクス(MQM)アノテーションから得られた外部フィードバックにより,LLMを自動編集後MTに誘導することにより,LLMの相補的強度と教師付きMTの強化を生かした。 LLaMA-2モデルを用いて、提供されたフィードバックの性質を変化させ、提供されたガイダンスを活用する能力を向上させるため、LLMを微調整する戦略について検討する。 中国語・英語・ドイツ語・英語・ロシア語のMQMデータを用いた実験により,LLMのMT後処理によりTER,BLEU,COMETのスコアが向上することを示した。 微調整はきめ細かいフィードバックをより効果的に統合し、自動評価と人的評価の両方に基づいて翻訳品質を向上させる。

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