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【大语言模型】ACL2024论文-05 GenTranslate: 大型语言模型是生成性多语种语音和机器翻译器

【大语言模型】ACL2024论文-05 GenTranslate: 大型语言模型是生成性多语种语音和机器翻译器

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GenTranslate: 大型语言模型是生成性多语种语音和机器翻译器


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  • 【大语言模型】ACL2024论文-05 GenTranslate: 大型语言模型是生成性多语种语音和机器翻译器
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      • 摘要
      • 研究背景
      • 问题与挑战
      • 如何解决
      • 创新点
      • 算法模型
      • 实验效果
      • 推荐阅读指数
    • 后记


摘要

本文提出了一种新的翻译任务范式“GenTranslate”,它基于大型语言模型(LLMs)来从N-best列表中生成更好的翻译结果。该范式利用LLMs丰富的语言知识和强大的推理能力,整合N-best候选信息以产生更高质量的翻译结果。此外,为了支持LLMs的微调,作者构建并发布了一个包含超过592K个N-best假设-翻译对的HypoTranslate数据集,涵盖11种语言。在各种语音和机器翻译基准测试(例如,FLEURS、CoVoST-2、WMT)上的实验表明,GenTranslate显著优于现有最先进模型。

研究背景

随着大型语言模型(LLMs)的发展,多语种语音和机器翻译领域取得了显著进展。LLMs通过减少表示错误和整合外部知识,推动了多语种语音和机器翻译的发展。然而,现有的翻译任务通常使用束搜索解码和top-1假设选择进行推理,这些技术难以充分利用N-best假设中的丰富信息,对于需要单一、高质量输出序列的翻译任务来说并不理想。
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问题与挑战

主要挑战在于如何充分利用N-best假设中的信息来生成更准确、更高质量的翻译结果。

如何解决

作者提出了GenTranslate,它通过LLMs整合N-best列表中的不同翻译版本,以生成更高质量的翻译结果。此外,为了微调LLMs,作者构建了HypoTranslate数据集。

创新点

  1. 提出了GenTranslate,这是一种新的利用LLMs生成高质量翻译结果的范式。
  2. 构建并发布了HypoTranslate数据集,支持LLMs的微调。

算法模型

GenTranslate基于LLMs,通过整合N-best假设来生成翻译结果。它使用适当的指令提示LLMs,并通过自回归方式进行优化。具体来说,GenTranslate的框架包括:

  • 使用SeamlessM4T作为基础翻译模型,进行束搜索解码和假设生成。
  • 利用LLMs整合N-best假设,生成最终翻译结果。
  • 采用LLaMAAdapter进行LLMs的高效微调。
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实验效果

在多个语音和机器翻译基准测试中,GenTranslate均显示出比现有最先进模型更好的性能。例如,在FLEURS、CoVoST-2、WMT等测试集上,GenTranslate的平均BLEU分数较基线模型有显著提升。具体数据如下:

  • 在FLEURS X→En测试集上,GenTranslate的平均BLEU分数为34.6,而SeamlessM4T-Large为27.1,显示出3.0 BLEU的改进。
  • 在CoVoST-2 X→En测试集上,GenTranslate的平均BLEU分数为41.7,而SeamlessM4T-Large为34.5,显示出7.2 BLEU的改进。
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推荐阅读指数

★★★★☆


后记

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