論文の概要: LLM-based Translation Inference with Iterative Bilingual Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12543v2
- Date: Thu, 17 Oct 2024 02:28:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-18 13:22:15.350012
- Title: LLM-based Translation Inference with Iterative Bilingual Understanding
- Title（参考訳）: 反復的バイリンガル理解を用いたLLMに基づく翻訳推論
- Authors: Andong Chen, Kehai Chen, Yang Xiang, Xuefeng Bai, Muyun Yang, Tiejun Zhao, Min zhang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の言語間機能に基づいた,新しい反復的バイリンガル理解翻訳法を提案する。
LLMの言語横断的能力により、ソース言語とターゲット言語を別々にコンテキスト理解することが可能になる。
提案したIBUTは、いくつかの強力な比較法より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.00660558229326
- License:
- Abstract: The remarkable understanding and generation capabilities of large language models (LLMs) have greatly improved translation performance. However, incorrect understanding of the sentence to be translated can degrade translation quality. To address this issue, we proposed a novel Iterative Bilingual Understanding Translation (IBUT) method based on the cross-lingual capabilities of LLMs and the dual characteristics of translation tasks. The cross-lingual capability of LLMs enables the generation of contextual understanding for both the source and target languages separately. Furthermore, the dual characteristics allow IBUT to generate effective cross-lingual feedback, iteratively refining contextual understanding, thereby reducing errors and improving translation performance. Experimental results showed that the proposed IBUT outperforms several strong comparison methods, especially being generalized to multiple domains (e.g., news, commonsense, and cultural translation benchmarks).
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の顕著な理解と生成能力は、翻訳性能を大幅に改善した。
しかし、翻訳対象の文の誤理解は翻訳品質を低下させる可能性がある。
この問題に対処するために,LLMの言語横断能力と翻訳タスクの二重特性に基づく,新しいIBUT法を提案する。
LLMの言語横断的能力により、ソース言語とターゲット言語を別々にコンテキスト理解することが可能になる。
さらに、この二重特性により、IBUTは効果的な言語間フィードバックを生成し、文脈的理解を反復的に洗練し、エラーを低減し、翻訳性能を向上させることができる。
実験の結果,提案したIBUTは,特に複数の領域(ニュース,コモンセンス,文化翻訳ベンチマークなど)に一般化されるなど,いくつかの強力な比較手法よりも優れていた。
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