論文の概要: Investigating Numerical Translation with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04927v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 02:32:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 13:59:34.260263
• Title: Investigating Numerical Translation with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた数値翻訳の検討
• Authors: Wei Tang, Jiawei Yu, Yuang Li, Yanqing Zhao, Weidong Zhang, Wei Feng, Min Zhang, Hao Yang,
• Abstract要約: 本研究では,数値データを扱う際の大規模言語モデル(LLM)の信頼性を評価することに焦点を当てた。 このデータセットの実験は、数値翻訳における誤りが一般的な問題であることを示している。 最新のllama3.1 8bモデルでさえ、20%のエラー率を持つことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.016480167041905
• License:
• Abstract: The inaccurate translation of numbers can lead to significant security issues, ranging from financial setbacks to medical inaccuracies. While large language models (LLMs) have made significant advancements in machine translation, their capacity for translating numbers has not been thoroughly explored. This study focuses on evaluating the reliability of LLM-based machine translation systems when handling numerical data. In order to systematically test the numerical translation capabilities of currently open source LLMs, we have constructed a numerical translation dataset between Chinese and English based on real business data, encompassing ten types of numerical translation. Experiments on the dataset indicate that errors in numerical translation are a common issue, with most open-source LLMs faltering when faced with our test scenarios. Especially when it comes to numerical types involving large units like ``million", ``billion", and "yi", even the latest llama3.1 8b model can have error rates as high as 20%. Finally, we introduce three potential strategies to mitigate the numerical mistranslations for large units.
• Abstract（参考訳）: 不正確な数字の翻訳は、金融の後退から医療の不正確さまで、重大なセキュリティ問題を引き起こす可能性がある。 大規模言語モデル(LLM)は機械翻訳において大きな進歩を遂げてきたが、数字の翻訳能力は十分に調べられていない。 本研究では,数値データ処理におけるLLMを用いた機械翻訳システムの信頼性評価に焦点をあてる。 現在オープンソースLLMの数値翻訳能力を体系的にテストするために,実業務データに基づく中国語と英語の数値翻訳データセットを構築し,10種類の数値翻訳を行った。 データセット上での実験では、数値翻訳におけるエラーが一般的な問題であり、ほとんどのオープンソースのLCMはテストシナリオに直面すると混乱する。 特に ``million" や ``billion" や "yi" のような大きな単位を含む数値型の場合、最新の llama3.1 8b モデルでさえ 20% の誤差率を持つ。 最後に,大単位の数値的誤訳を軽減するための3つの潜在的戦略を紹介する。

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