Added Toxicity Mitigation at Inference Time for Multimodal and Massively Multilingual Translation

📄 arXiv: 2311.06532v1 📥 PDF

作者: Marta R. Costa-jussà, David Dale, Maha Elbayad, Bokai Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-11

💡 一句话要点

提出MinTox以解决翻译中的添加毒性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态翻译 毒性检测 机器翻译 多语言处理 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有翻译系统在处理多模态和多语言时，可能会产生比输入更具毒性的翻译输出，影响用户体验。
  2. MinTox通过引入多模态毒性检测分类器，在推理阶段识别并减轻翻译中的添加毒性，确保输出质量。
  3. 实验结果表明，MinTox在不同领域和模态下，能够有效过滤25%到95%的添加毒性，且翻译质量保持稳定。

📝 摘要（中文）

在翻译的背景下，添加毒性指的是翻译输出中毒性内容的增加。本文提出了MinTox，这是一个新颖的管道，旨在识别并减轻这一问题，且该方法在推理时有效。MinTox使用一个多模态的毒性检测分类器，能够处理语音和文本，并在多种语言中有效工作。该减轻方法直接应用于文本输出，且适用于大规模语言。MinTox被应用于最新的多模态和大规模多语言机器翻译系统SEAMLESSM4T，显著降低了各领域、各模态和语言方向的添加毒性。MinTox能够过滤掉25%到95%的添加毒性，同时保持翻译质量。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决翻译过程中出现的添加毒性问题，即翻译输出中毒性内容的增加。现有方法在多模态和多语言环境下，难以有效识别和减轻这一问题，导致用户体验下降。

核心思路：MinTox的核心思路是通过多模态毒性检测分类器，在推理阶段实时识别翻译输出中的毒性内容，并采取相应的减轻措施。这种设计旨在确保翻译质量的同时，降低毒性输出。

技术框架：MinTox的整体架构包括毒性检测模块和减轻模块。毒性检测模块负责分析输入和输出的毒性水平，而减轻模块则根据检测结果调整翻译输出，确保其符合预期的毒性标准。

关键创新：MinTox的主要创新在于其多模态毒性检测能力，能够同时处理语音和文本数据，并在多种语言中有效工作。这一特性使其在处理复杂翻译任务时具备更高的灵活性和准确性。

关键设计：在技术细节方面，MinTox采用了特定的损失函数来平衡翻译质量与毒性减轻的目标，同时在网络结构上进行了优化，以提高毒性检测的准确性和效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MinTox在不同领域和模态下，能够有效过滤25%到95%的添加毒性，相较于基线方法，显著提升了翻译输出的安全性和质量。这一成果表明MinTox在多模态翻译中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

MinTox的潜在应用场景包括多语言翻译服务、社交媒体内容审核以及跨文化交流平台等。其有效的毒性减轻能力将提升用户体验，减少不当内容的传播，具有重要的社会价值和实际意义。未来，MinTox还可能扩展到其他自然语言处理任务中，进一步推动AI技术的安全应用。

📄 摘要（原文）

Added toxicity in the context of translation refers to the fact of producing a translation output with more toxicity than there exists in the input. In this paper, we present MinTox which is a novel pipeline to identify added toxicity and mitigate this issue which works at inference time. MinTox uses a toxicity detection classifier which is multimodal (speech and text) and works in languages at scale. The mitigation method is applied to languages at scale and directly in text outputs. MinTox is applied to SEAMLESSM4T, which is the latest multimodal and massively multilingual machine translation system. For this system, MinTox achieves significant added toxicity mitigation across domains, modalities and language directions. MinTox manages to approximately filter out from 25% to 95% of added toxicity (depending on the modality and domain) while keeping translation quality.