論文の概要: Predictive Simultaneous Interpretation: Harnessing Large Language Models for Democratizing Real-Time Multilingual Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14269v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 13:18:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-28 18:48:53.805844
• Title: Predictive Simultaneous Interpretation: Harnessing Large Language Models for Democratizing Real-Time Multilingual Communication
• Title（参考訳）: 予測同時解釈:リアルタイム多言語コミュニケーションの民主化のための大規模言語モデルの構築
• Authors: Kurando Iida, Kenjiro Mimura, Nobuo Ito,
• Abstract要約: 本稿では,話者発話を予測し,木のような構造で複数の可能性を拡張することによって,リアルタイム翻訳を生成する新しいアルゴリズムを提案する。 我々の理論的分析は、実証的な例によって支持されており、このアプローチが最小のレイテンシでより自然で流動的な翻訳につながることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study introduces a groundbreaking approach to simultaneous interpretation by directly leveraging the predictive capabilities of Large Language Models (LLMs). We present a novel algorithm that generates real-time translations by predicting speaker utterances and expanding multiple possibilities in a tree-like structure. This method demonstrates unprecedented flexibility and adaptability, potentially overcoming the structural differences between languages more effectively than existing systems. Our theoretical analysis, supported by illustrative examples, suggests that this approach could lead to more natural and fluent translations with minimal latency. The primary purpose of this paper is to share this innovative concept with the academic community, stimulating further research and development in this field. We discuss the theoretical foundations, potential advantages, and implementation challenges of this technique, positioning it as a significant step towards democratizing multilingual communication.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Large Language Models (LLMs) の予測能力を直接活用することにより,同時解釈のための画期的なアプローチを提案する。 本稿では,話者発話を予測し,木のような構造で複数の可能性を拡張することによって,リアルタイム翻訳を生成する新しいアルゴリズムを提案する。 この方法は前例のない柔軟性と適応性を示し、既存のシステムよりも効率的に言語間の構造的差異を克服する可能性がある。 我々の理論的分析は、実証的な例によって支持されており、このアプローチが最小のレイテンシでより自然で流動的な翻訳につながることを示唆している。 本研究の主な目的は,この革新的な概念を学術界と共有し,さらなる研究・開発を促進することである。 本手法の理論的基礎,潜在的な利点,実装上の課題について論じ,多言語コミュニケーションの民主化に向けた重要なステップとして位置づける。

関連論文リスト

• Constructive Approach to Bidirectional Causation between Qualia Structure and Language Emergence [5.906966694759679]
  本稿では,言語出現と主観的経験の関連構造との双方向因果関係について考察する。 我々は、個人間の内部表現を整合させる過程を通じて、たとえば構文・意味構造のような分布意味を持つ言語が出現したかもしれないと仮定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T11:03:12Z)
• Language Models as Models of Language [0.0]
  この章は、理論言語学への現代言語モデルの潜在的貢献について批判的に考察する。 言語モデルが階層的な構文構造を学習し,様々な言語現象に対する感受性を示すことを示唆する経験的証拠の蓄積を概説する。 私は、理論言語学者と計算研究者の緊密な協力が貴重な洞察をもたらすと結論づける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T18:26:04Z)
• The Power of Question Translation Training in Multilingual Reasoning: Broadened Scope and Deepened Insights [108.40766216456413]
  大規模言語モデルの英語と非英語のパフォーマンスのギャップを埋めるための質問アライメントフレームワークを提案する。 実験結果から、さまざまな推論シナリオ、モデルファミリー、サイズにわたって、多言語のパフォーマンスを向上できることが示された。 我々は、表現空間、生成された応答とデータスケールを分析し、質問翻訳訓練がLLM内の言語アライメントをどのように強化するかを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T14:49:50Z)
• The Problem of Alignment [1.2277343096128712]
  大規模言語モデルは、大きなコーパスから統計的パターンとして学習されたシーケンスを生成する。 最初のトレーニングモデルが人間の価値観と一致しなくてはならない場合、他のモデルよりも一定の継続が望ましい。 ユーザとモデル間の双方向インタラクションとして,この構造化の実践について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-30T11:44:59Z)
• Explanation-aware Soft Ensemble Empowers Large Language Model In-context Learning [50.00090601424348]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語理解タスクにおいて顕著な能力を示している。 我々は,LLMを用いたテキスト内学習を支援するための説明型ソフトアンサンブルフレームワークであるEASEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T06:13:38Z)
• Entity Embeddings : Perspectives Towards an Omni-Modality Era for Large Language Models [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキスト、画像、音声などの複数のモダリティを統一された言語空間に統合するために進化している。 我々は、テキストのシーケンスで定義された概念的実体がモダリティとして想像できる未来の方向性を思い描いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-27T17:04:10Z)
• RAVEN: In-Context Learning with Retrieval-Augmented Encoder-Decoder Language Models [57.12888828853409]
  RAVENは検索強化されたマスク付き言語モデリングとプレフィックス言語モデリングを組み合わせたモデルである。 フュージョン・イン・コンテキスト・ラーニング(Fusion-in-Context Learning)により、追加のトレーニングを必要とせずに、より多くのコンテキスト内サンプルを利用できる。 本研究は,テキスト内学習のためのエンコーダ・デコーダ言語モデルの構築の可能性を明らかにするものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-15T17:59:18Z)
• Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent Debate [95.10641301155232]
  複数の言語モデルインスタンスが共通の最終回答に到達するために、複数のラウンドで個別の応答と推論プロセスを提案し、議論する言語応答を改善するための補完的なアプローチを提案する。 以上の結果から,本手法は様々なタスクにおける数学的・戦略的推論を著しく向上させることが示唆された。 我々のアプローチは、既存のブラックボックスモデルに直接適用され、調査するすべてのタスクに対して、同じ手順とプロンプトを使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T17:55:11Z)
• On Robustness of Prompt-based Semantic Parsing with Large Pre-trained Language Model: An Empirical Study on Codex [48.588772371355816]
  本稿では,大規模なプロンプトベース言語モデルであるコーデックスの対角的ロバスト性に関する最初の実証的研究について述べる。 この結果から, 最先端の言語モデル(SOTA)は, 慎重に構築された敵の例に対して脆弱であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T13:21:00Z)
• Specializing Multilingual Language Models: An Empirical Study [50.7526245872855]
  事前訓練された多言語モデルからの文脈化語表現は、自然言語タスクに対処するデファクトスタンダードとなっている。 これらのモデルではまれに、あるいは一度も見られない言語では、そのようなモデルを直接使用すると、最適な表現やデータの使用につながることが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T18:13:55Z)

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。