論文の概要: Shortcomings of LLMs for Low-Resource Translation: Retrieval and Understanding are Both the Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15625v2
• Date: Mon, 07 Oct 2024 22:11:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:30:31.747290
• Title: Shortcomings of LLMs for Low-Resource Translation: Retrieval and Understanding are Both the Problem
• Title（参考訳）: 低リソース翻訳におけるLLMの欠点:検索と理解はどちらも問題である
• Authors: Sara Court, Micha Elsner,
• Abstract要約: 本研究では,機械翻訳パイプラインの自動化の一環として,事前学習された大言語モデル(LLM)が低リソース言語から高リソース言語への翻訳を指示する際の文脈内学習能力について検討する。 我々は南ケチュアをスペイン語に翻訳する一連の実験を行い、デジタル化された教育材料と平行コーパスの制約されたデータベースから得られた様々な種類の文脈の情報量について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.830018386227
• License:
• Abstract: This work investigates the in-context learning abilities of pretrained large language models (LLMs) when instructed to translate text from a low-resource language into a high-resource language as part of an automated machine translation pipeline. We conduct a set of experiments translating Southern Quechua to Spanish and examine the informativity of various types of context retrieved from a constrained database of digitized pedagogical materials (dictionaries and grammar lessons) and parallel corpora. Using both automatic and human evaluation of model output, we conduct ablation studies that manipulate (1) context type (morpheme translations, grammar descriptions, and corpus examples), (2) retrieval methods (automated vs. manual), and (3) model type. Our results suggest that even relatively small LLMs are capable of utilizing prompt context for zero-shot low-resource translation when provided a minimally sufficient amount of relevant linguistic information. However, the variable effects of context type, retrieval method, model type, and language-specific factors highlight the limitations of using even the best LLMs as translation systems for the majority of the world's 7,000+ languages and their speakers.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,機械翻訳パイプラインの自動化の一環として,事前学習された大言語モデル(LLM)が低リソース言語から高リソース言語への翻訳を指示する際の文脈内学習能力について検討する。 我々は南ケチュアをスペイン語に翻訳する一連の実験を行い、デジタル化された教育資料(辞書と文法の授業)と平行コーパスの制約されたデータベースから得られた様々な種類の文脈の情報性について検討する。 本研究では,(1)文脈型(形態素翻訳,文法記述,コーパス例),(2)検索方法(手動自動),(3)モデル型(手動自動)を操作するアブレーション研究を行った。 この結果から,比較的小規模なLLMでも,最小限の言語情報を提供する場合,ゼロショットの低リソース翻訳に即時文脈を活用できることが示唆された。 しかし、文脈型、検索方法、モデル型、言語特化要因の変動効果は、世界の7,000以上の言語とその話者の翻訳システムとして最高のLLMを使うことの限界を浮き彫りにしている。

関連論文リスト

• What do Large Language Models Need for Machine Translation Evaluation? [12.42394213466485]
  大規模言語モデル(LLM)は、微調整された多言語事前訓練言語モデルに匹敵する結果が得られる。 本稿では,LLMの機械翻訳品質を評価するために,ソース,参照,翻訳エラー,ガイドラインなどの翻訳情報が必要であるかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T09:50:45Z)
• Learning-From-Mistakes Prompting for Indigenous Language Translation [3.7790255156708397]
  本稿では,低リソースの母国語翻訳を改善する手法を提案する。 我々のアプローチは、限られた数の並列翻訳例からなるデータストアの使用に基礎を置いています。 我々は、LLMをユニバーサルトランスレータとして使用するような設定において、LLMと文脈内学習技術のポテンシャルを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T09:41:20Z)
• Machine Translation with Large Language Models: Prompt Engineering for Persian, English, and Russian Directions [0.0]
  生成型大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて、例外的な習熟性を示している。 我々は,ペルシャ語,英語,ロシア語の言語間組み合わせに着目した2つの普及促進手法とその組み合わせについて調査を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-16T15:16:34Z)
• Democratizing LLMs for Low-Resource Languages by Leveraging their English Dominant Abilities with Linguistically-Diverse Prompts [75.33019401706188]
  大規模言語モデル(LLM)は、少数の例を単純に観察することで、効果的にタスクを実行することが知られている。 我々は,LLMが任意の言語から英語に翻訳するよう促すために,多種多様な高ソース言語から合成例を組み立てることを提案する。 我々の教師なしプロンプト法は、英語と13のIndic言語と21のアフリカ低リソース言語間の翻訳において、異なる大きさのLLMにおける教師付き少ショット学習と同等に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T08:27:47Z)
• Soft Language Clustering for Multilingual Model Pre-training [57.18058739931463]
  本稿では,インスタンスを条件付きで符号化するためのフレキシブルガイダンスとして,コンテキスト的にプロンプトを検索するXLM-Pを提案する。 我々のXLM-Pは、(1)言語間における言語不変および言語固有知識の軽量なモデリングを可能にし、(2)他の多言語事前学習手法との容易な統合を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T08:08:08Z)
• Exploring Human-Like Translation Strategy with Large Language Models [93.49333173279508]
  大規模言語モデル(LLM)は、一般的なシナリオにおいて印象的な機能を示している。 本研究は,マルチアスペクト・プロンプトと選択のためのMAPSフレームワークを提案する。 品質推定に基づく選択機構を用いて,ノイズや不ヘッピーな知識を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-06T19:03:12Z)
• Multilingual Machine Translation with Large Language Models: Empirical Results and Analysis [103.89753784762445]
  大規模言語モデル(LLM)は多言語機械翻訳(MMT)の処理において顕著な可能性を示した。 本稿では, MMT における LLM の利点と課題を体系的に検討する。 また,ChatGPTとGPT-4を含む8つのLLMを徹底的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T15:51:30Z)
• Document-Level Machine Translation with Large Language Models [91.03359121149595]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクに対して、一貫性、凝集性、関連性、流動性のある回答を生成することができる。 本稿では,LLMの談話モデルにおける能力について詳細に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T03:49:06Z)
• Understanding Translationese in Cross-Lingual Summarization [106.69566000567598]
  言語間要約(MS)は、異なる対象言語で簡潔な要約を生成することを目的としている。 大規模なCLSデータを集めるために、既存のデータセットは通常、それらの生成に翻訳を伴います。 本稿では、まず、CLSデータセット構築の異なるアプローチが、異なるレベルの翻訳に結びつくことを確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T13:41:49Z)
• El Departamento de Nosotros: How Machine Translated Corpora Affects Language Models in MRC Tasks [0.12183405753834563]
  大規模言語モデル(LM)の事前学習には大量のテキストコーパスが必要である。 下流自然言語処理タスクの微調整に直接翻訳コーパスを適用する際の注意点について検討する。 後処理に伴う慎重なキュレーションにより,性能が向上し,LM全体の堅牢性が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-03T22:22:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。