論文の概要: LLMs Are Zero-Shot Context-Aware Simultaneous Translators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13476v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 11:57:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 19:53:21.033121
• Title: LLMs Are Zero-Shot Context-Aware Simultaneous Translators
• Title（参考訳）: LLMはゼロショットコンテクスト対応同時翻訳機である
• Authors: Roman Koshkin, Katsuhito Sudoh, Satoshi Nakamura,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)が注目されているのは、その汎用性と幅広い言語タスクにおける強力なパフォーマンスのおかげでである。 ここでは,オープンソースのLLMが同時機械翻訳(SiMT)タスクにおいて,最先端のベースラインと同等以上の性能を発揮することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.260150631363313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of transformers has fueled progress in machine translation. More recently large language models (LLMs) have come to the spotlight thanks to their generality and strong performance in a wide range of language tasks, including translation. Here we show that open-source LLMs perform on par with or better than some state-of-the-art baselines in simultaneous machine translation (SiMT) tasks, zero-shot. We also demonstrate that injection of minimal background information, which is easy with an LLM, brings further performance gains, especially on challenging technical subject-matter. This highlights LLMs' potential for building next generation of massively multilingual, context-aware and terminologically accurate SiMT systems that require no resource-intensive training or fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーの出現は機械翻訳の進歩を加速させた。 より最近の大きな言語モデル(LLM)は、翻訳を含む幅広い言語タスクにおいて、その汎用性と強力なパフォーマンスのおかげで注目を浴びている。 ここでは、オープンソースのLLMが、同時機械翻訳(SiMT)タスクにおける最先端のベースラインと同等以上のパフォーマンスを示す。 また,LLMでは容易な最小背景情報の注入は,特に技術的課題において,さらなる性能向上をもたらすことを示す。 これは、資源集約的なトレーニングや微調整を必要としない、多言語、文脈認識、用語的に正確なSiMTシステムを次世代に構築するLLMの可能性を浮き彫りにしている。

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