論文の概要: Think Carefully and Check Again! Meta-Generation Unlocking LLMs for Low-Resource Cross-Lingual Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20021v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 00:39:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:18:24.115948
• Title: Think Carefully and Check Again! Meta-Generation Unlocking LLMs for Low-Resource Cross-Lingual Summarization
• Title（参考訳）: メタジェネレーションアンロックLDMの低リソース言語間要約への応用
• Authors: Zhecheng Li, Yiwei Wang, Bryan Hooi, Yujun Cai, Naifan Cheung, Nanyun Peng, Kai-wei Chang,
• Abstract要約: CLS(Cross-lingual summarization)は、異なるターゲット言語でソーステキストの要約を生成することを目的としている。 現在、インストラクションチューニング付き大規模言語モデル (LLM) は様々な英語タスクで優れている。 近年の研究では、LCSタスクにおけるLCMの性能は、わずかな設定でも満足できないことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 108.6908427615402
• License:
• Abstract: Cross-lingual summarization (CLS) aims to generate a summary for the source text in a different target language. Currently, instruction-tuned large language models (LLMs) excel at various English tasks. However, unlike languages such as English, Chinese or Spanish, for those relatively low-resource languages with limited usage or data, recent studies have shown that LLMs' performance on CLS tasks remains unsatisfactory even with few-shot settings. This raises the question: Are LLMs capable of handling cross-lingual summarization tasks for low-resource languages? To resolve this question, we fully explore the potential of large language models on cross-lingual summarization task for low-resource languages through our four-step zero-shot method: Summarization, Improvement, Translation and Refinement (SITR) with correspondingly designed prompts. We test our proposed method with multiple LLMs on two well-known cross-lingual summarization datasets with various low-resource target languages. The results show that: i) GPT-3.5 and GPT-4 significantly and consistently outperform other baselines when using our zero-shot SITR methods. ii) By employing our proposed method, we unlock the potential of LLMs, enabling them to effectively handle cross-lingual summarization tasks for relatively low-resource languages.
• Abstract（参考訳）: 言語間要約(CLS)は、異なるターゲット言語でソーステキストの要約を生成することを目的としている。 現在、インストラクションチューニング付き大規模言語モデル (LLM) は様々な英語タスクで優れている。 しかし、使用量やデータが少ない比較的低リソース言語では、英語、中国語、スペイン語などの言語とは異なり、最近の研究では、LCSタスクにおけるLLMのパフォーマンスは、わずかな設定でも満足できないことが示されている。 LLMは低リソース言語の言語間要約タスクを処理できますか? この問題を解決するために、我々は低リソース言語に対する多言語要約タスクにおける大規模言語モデルの可能性について、4段階のゼロショット手法である要約、改善、翻訳、再定義(SITR)を用いて検討する。 提案手法は,多種多様な低リソース対象言語を対象とする2つの言語間要約データセット上で,複数のLLMを用いて検証する。 その結果,以下のことが判明した。 i) GPT-3.5およびGPT-4は, ゼロショットSITR法において, 他のベースラインよりも有意に優れ, 一貫して優れていた。 二 提案手法を用いることで、LLMの可能性を解き明かし、比較的低リソース言語に対する言語間要約タスクを効果的に扱えるようにする。

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