論文の概要: DUAL-REFLECT: Enhancing Large Language Models for Reflective Translation through Dual Learning Feedback Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07232v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 13:10:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 15:54:07.323147
• Title: DUAL-REFLECT: Enhancing Large Language Models for Reflective Translation through Dual Learning Feedback Mechanisms
• Title（参考訳）: Dual-ReFLECT:デュアルラーニングフィードバック機構による大規模言語モデルによる反射翻訳
• Authors: Andong Chen, Lianzhang Lou, Kehai Chen, Xuefeng Bai, Yang Xiang, Muyun Yang, Tiejun Zhao, Min Zhang,
• Abstract要約: 自己回帰によって強化された大規模言語モデル(LLM)は機械翻訳において有望な性能を達成した。 既存の自己回帰法には効果的なフィードバック情報がなく、翻訳性能が制限されている。 本稿では,翻訳タスクの二重学習を利用して効果的なフィードバックを提供するREFLECTフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.148203559785095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, large language models (LLMs) enhanced by self-reflection have achieved promising performance on machine translation. The key idea is guiding LLMs to generate translation with human-like feedback. However, existing self-reflection methods lack effective feedback information, limiting the translation performance. To address this, we introduce a DUAL-REFLECT framework, leveraging the dual learning of translation tasks to provide effective feedback, thereby enhancing the models' self-reflective abilities and improving translation performance. The application of this method across various translation tasks has proven its effectiveness in improving translation accuracy and eliminating ambiguities, especially in translation tasks with low-resource language pairs.
• Abstract（参考訳）: 近年,自己回帰によって強化された大規模言語モデル (LLM) は,機械翻訳において有望な性能を達成している。 鍵となるアイデアは、LLMに人間のようなフィードバックで翻訳を誘導することである。 しかし、既存の自己回帰法には効果的なフィードバック情報がなく、翻訳性能が制限されている。 そこで本研究では,翻訳タスクの二重学習を利用して効果的なフィードバックを提供することにより,モデルの自己表現能力の向上と翻訳性能の向上を実現したDUAL-REFLECTフレームワークを提案する。 この手法を様々な翻訳タスクに適用することにより,翻訳精度の向上とあいまいさの解消,特に低リソース言語対を用いた翻訳タスクにおいて有効であることが証明された。

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