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/2406.15625v3
• Date: Thu, 24 Oct 2024 22:24:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:35:34.818761
• 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。

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