論文の概要: Relay Decoding: Concatenating Large Language Models for Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02933v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 12:39:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:16:36.616753
• Title: Relay Decoding: Concatenating Large Language Models for Machine Translation
• Title（参考訳）: Relay Decoding: 機械翻訳のための大規模言語モデルの統合
• Authors: Chengpeng Fu, Xiaocheng Feng, Yichong Huang, Wenshuai Huo, Baohang Li, Hui Wang, Bin Qin, Ting Liu,
• Abstract要約: 我々はRD(Relay Decoding)と呼ばれる革新的なアプローチを提案し、ソースとターゲット言語を個別にサポートする2つの異なる大規模モデルを結合する。 これら2つのモデル間の接続を容易にするための単純なマッピング層を導入し、訓練に限られた並列データを活用することにより、機械翻訳タスクにおいて優れた結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.367605327742027
• License:
• Abstract: Leveraging large language models for machine translation has demonstrated promising results. However, it does require the large language models to possess the capability of handling both the source and target languages in machine translation. When it is challenging to find large models that support the desired languages, resorting to continuous learning methods becomes a costly endeavor. To mitigate these expenses, we propose an innovative approach called RD (Relay Decoding), which entails concatenating two distinct large models that individually support the source and target languages. By incorporating a simple mapping layer to facilitate the connection between these two models and utilizing a limited amount of parallel data for training, we successfully achieve superior results in the machine translation task. Experimental results conducted on the Multi30k and WikiMatrix datasets validate the effectiveness of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳に大規模な言語モデルを活用することは、有望な結果を示している。 しかし、機械翻訳においてソース言語とターゲット言語の両方を扱う能力を持つには、大きな言語モデルが必要である。 望まれる言語をサポートする大規模なモデルを見つけるのが難しい場合、継続的学習の手法に頼ることは、コストがかかる作業になります。 これらのコストを軽減するために,ソースとターゲット言語を個別にサポートする2つの異なる大規模モデルを連結するRD(Relay Decoding)という革新的な手法を提案する。 これら2つのモデル間の接続を容易にするための単純なマッピング層を導入し、訓練に限られた並列データを活用することにより、機械翻訳タスクにおいて優れた結果が得られた。 提案手法の有効性を検証するために,Multi30kおよびWikiMatrixデータセットを用いて実験を行った。

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