論文の概要: Agent-SiMT: Agent-assisted Simultaneous Machine Translation with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06910v2
• Date: Wed, 12 Jun 2024 15:05:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 11:18:52.583478
• Title: Agent-SiMT: Agent-assisted Simultaneous Machine Translation with Large Language Models
• Title（参考訳）: Agent-SiMT:大規模言語モデルを用いたエージェント支援同時機械翻訳
• Authors: Shoutao Guo, Shaolei Zhang, Zhengrui Ma, Min Zhang, Yang Feng,
• Abstract要約: 同時機械翻訳(SiMT)は、原文を読みながらターゲット翻訳を生成する。 既存の SiMT メソッドは一般的に、ポリシーを同時に決定し、翻訳を生成する、従来の Transformer アーキテクチャを採用している。 本稿では,Large Language Models(LLM)と従来のSiMTメソッドの長所を組み合わせたフレームワークであるAgent-SiMTを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.49925017512848
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Simultaneous Machine Translation (SiMT) generates target translations while reading the source sentence. It relies on a policy to determine the optimal timing for reading sentences and generating translations. Existing SiMT methods generally adopt the traditional Transformer architecture, which concurrently determines the policy and generates translations. While they excel at determining policies, their translation performance is suboptimal. Conversely, Large Language Models (LLMs), trained on extensive corpora, possess superior generation capabilities, but it is difficult for them to acquire translation policy through the training methods of SiMT. Therefore, we introduce Agent-SiMT, a framework combining the strengths of LLMs and traditional SiMT methods. Agent-SiMT contains the policy-decision agent and the translation agent. The policy-decision agent is managed by a SiMT model, which determines the translation policy using partial source sentence and translation. The translation agent, leveraging an LLM, generates translation based on the partial source sentence. The two agents collaborate to accomplish SiMT. Experiments demonstrate that Agent-SiMT attains state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 同時機械翻訳(SiMT)は、原文を読みながらターゲット翻訳を生成する。 これは、文章を読み、翻訳を生成するのに最適なタイミングを決定するためのポリシーに依存している。 既存の SiMT メソッドは一般的に、ポリシーを同時に決定し、翻訳を生成する、従来の Transformer アーキテクチャを採用している。 ポリシーの決定には優れていますが、翻訳性能は最適以下です。 逆に、広範囲のコーパスで訓練されたLarge Language Models (LLMs) は、優れた生成能力を有するが、SiMTの訓練方法による翻訳ポリシーの取得は困難である。 そこで本研究では,従来のSiMT手法とLLMの強度を組み合わせたフレームワークであるAgent-SiMTを紹介する。 エージェント−SiMTは、ポリシー決定剤及び翻訳剤を含む。 ポリシー決定エージェントは、部分的ソース文と翻訳を用いて翻訳ポリシーを決定するSiMTモデルにより管理される。 LLMを利用した翻訳エージェントは、部分的ソース文に基づいて翻訳を生成する。 2人のエージェントは、SiMTを達成するために協力します。 実験により、Agent-SiMTは最先端の性能を発揮することが示された。

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