論文の概要: When LLMs Struggle: Reference-less Translation Evaluation for Low-resource Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04473v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 12:54:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:56:13.004629
• Title: When LLMs Struggle: Reference-less Translation Evaluation for Low-resource Languages
• Title（参考訳）: LLMs Struggle:低リソース言語に対する参照レス翻訳評価
• Authors: Archchana Sindhujan, Diptesh Kanojia, Constantin Orasan, Shenbin Qian,
• Abstract要約: セグメントレベルの品質評価(QE)は言語間理解の難しい課題である。 ゼロ/フェーショットシナリオにおいて,大規模言語モデル (LLM) を包括的に評価する。 この結果から,エンコーダを用いた微調整QEモデルでは,プロンプトベースアプローチの方が優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.138590152838754
• License:
• Abstract: This paper investigates the reference-less evaluation of machine translation for low-resource language pairs, known as quality estimation (QE). Segment-level QE is a challenging cross-lingual language understanding task that provides a quality score (0-100) to the translated output. We comprehensively evaluate large language models (LLMs) in zero/few-shot scenarios and perform instruction fine-tuning using a novel prompt based on annotation guidelines. Our results indicate that prompt-based approaches are outperformed by the encoder-based fine-tuned QE models. Our error analysis reveals tokenization issues, along with errors due to transliteration and named entities, and argues for refinement in LLM pre-training for cross-lingual tasks. We release the data, and models trained publicly for further research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,品質評価(QE)として知られる低リソース言語対に対する機械翻訳の参照レス評価について検討する。 セグメントレベルのQEは、翻訳された出力に品質スコア(0-100)を提供する言語間理解の難しいタスクである。 我々は、ゼロ/ファウショットシナリオにおける大規模言語モデル(LLM)を包括的に評価し、ガイドラインに基づいた新しいプロンプトを用いて命令微調整を行う。 この結果から,エンコーダを用いた微調整QEモデルでは,プロンプトベースアプローチの方が優れていたことが示唆された。 我々の誤り分析では, トークン化の問題と, 文字化や名前付きエンティティによる誤りが明らかになり, 言語間タスクのためのLLM事前学習の洗練が議論されている。 データを公開し、さらなる研究のためにトレーニングされたモデルを公開します。

関連論文リスト

• Are Large Language Models State-of-the-art Quality Estimators for Machine Translation of User-generated Content? [6.213698466889738]
  本稿では,ユーザ生成コンテンツ(UGC)の機械翻訳において,大規模言語モデル(LLM)が最先端の品質評価手法であるかどうかを検討する。 既存の感情関連データセットに人為的アノテートエラーを付加し,多次元品質指標に基づく品質評価スコアを算出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T20:16:59Z)
• 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)
• MQM-APE: Toward High-Quality Error Annotation Predictors with Automatic Post-Editing in LLM Translation Evaluators [53.91199933655421]
  大規模言語モデル(LLM)は、機械翻訳(MT)の品質評価の裁判官として大きな可能性を秘めている。 非インパクト的なエラーをフィルタリングするアイデアに基づいて、ユニバーサルでトレーニング不要なフレームワークである$textbfMQM-APEを紹介します。 実験の結果,GEMBA-MQMに対する誤差の信頼性と品質の両方が一貫して改善されていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-22T06:43:40Z)
• Shortcomings of LLMs for Low-Resource Translation: Retrieval and Understanding are Both the Problem [4.830018386227]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T20:02:22Z)
• Evaluating Generative Language Models in Information Extraction as Subjective Question Correction [49.729908337372436]
  本稿では,新しい評価手法SQC-Scoreを提案する。 主観的質問訂正の原則に着想を得て,新しい評価手法SQC-Scoreを提案する。 3つの情報抽出タスクの結果から,SQC-Scoreは基準値よりもアノテータの方が好ましいことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T15:36:53Z)
• Exploring Precision and Recall to assess the quality and diversity of LLMs [82.21278402856079]
  我々はtextscLlama-2 や textscMistral のような大規模言語モデル (LLM) のための新しい評価フレームワークを提案する。 このアプローチにより、コーパスの整合を必要とせず、生成したテキストの品質と多様性を微妙に評価できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T13:53:26Z)
• Lost in the Source Language: How Large Language Models Evaluate the Quality of Machine Translation [64.5862977630713]
  本研究では,機械翻訳評価タスクにおいて,Large Language Models (LLM) がソースデータと参照データをどのように活用するかを検討する。 参照情報が評価精度を大幅に向上させるのに対して,意外なことに,ソース情報は時として非生産的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T13:23:21Z)
• Self-Evaluation Improves Selective Generation in Large Language Models [54.003992911447696]
  オープンエンド生成タスクをトークンレベルの予測タスクに再構成する。 我々はLSMに答えを自己評価するように指示する。 自己評価に基づくスコアリング手法をベンチマークする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T19:09:22Z)
• The Devil is in the Errors: Leveraging Large Language Models for Fine-grained Machine Translation Evaluation [93.01964988474755]
  AutoMQMは,大規模な言語モデルに対して,翻訳におけるエラーの識別と分類を求めるプロンプト技術である。 テキスト内学習と微調整によるラベル付きデータの影響について検討する。 次に, PaLM-2モデルを用いてAutoMQMを評価し, スコアのプロンプトよりも性能が向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T17:17:21Z)
• Translation Error Detection as Rationale Extraction [36.616561917049076]
  本稿では,現在最先端の文レベルQEモデルの振る舞いについて検討し,翻訳誤りを検出するために実際に説明が利用できることを示す。 単語レベルQEのための新しい半教師付き手法を導入し、(ii)特徴属性の妥当性を評価するための新しいベンチマークとしてQEタスクを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-27T09:35:14Z)

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。