論文の概要: Lost in Literalism: How Supervised Training Shapes Translationese in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04369v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 12:14:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 16:00:17.464696
• Title: Lost in Literalism: How Supervised Training Shapes Translationese in LLMs
• Title（参考訳）: リテラリズムの喪失:LLMにおけるトレーニング形状の翻訳の監督
• Authors: Yafu Li, Ronghao Zhang, Zhilin Wang, Huajian Zhang, Leyang Cui, Yongjing Yin, Tong Xiao, Yue Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は機械翻訳において顕著な成功を収めた。 しかし、過度にリテラルと不自然な翻訳を特徴とする翻訳は、依然として永続的な課題である。 我々は、黄金の基準を磨き、不自然なトレーニングインスタンスをフィルタリングするなど、これらのバイアスを軽減する方法を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.04435855143767
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved remarkable success in machine translation, demonstrating impressive performance across diverse languages. However, translationese, characterized by overly literal and unnatural translations, remains a persistent challenge in LLM-based translation systems. Despite their pre-training on vast corpora of natural utterances, LLMs exhibit translationese errors and generate unexpected unnatural translations, stemming from biases introduced during supervised fine-tuning (SFT). In this work, we systematically evaluate the prevalence of translationese in LLM-generated translations and investigate its roots during supervised training. We introduce methods to mitigate these biases, including polishing golden references and filtering unnatural training instances. Empirical evaluations demonstrate that these approaches significantly reduce translationese while improving translation naturalness, validated by human evaluations and automatic metrics. Our findings highlight the need for training-aware adjustments to optimize LLM translation outputs, paving the way for more fluent and target-language-consistent translations. We release the data and code at https://github.com/yafuly/LLM_Translationese.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は機械翻訳において顕著な成功を収め、様々な言語で顕著なパフォーマンスを誇示している。 しかし、過度にリテラルと不自然な翻訳を特徴とする翻訳は、LLMベースの翻訳システムにおいて永続的な課題である。 自然発話の膨大なコーパスを事前訓練したにもかかわらず、LLMは翻訳エラーを示し、教師付き微調整(SFT)中に導入されたバイアスから生じる予期せぬ不自然な翻訳を生成する。 本研究では,LLM生成翻訳における翻訳文の有病率を体系的に評価し,教師あり学習におけるそのルーツについて検討する。 我々は、黄金の基準を磨き、不自然なトレーニングインスタンスをフィルタリングするなど、これらのバイアスを軽減する方法を導入する。 実証的な評価は、これらの手法が翻訳の自然性を改善しながら翻訳を著しく低減することを示し、人間の評価と自動測定によって検証された。 この結果から,LLM翻訳出力を最適化するための学習適応の必要性が浮き彫りになった。 データとコードはhttps://github.com/yafuly/LLM_Translationese.comで公開しています。

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