Adapting Large Language Models for Document-Level Machine Translation
作者: Minghao Wu, Thuy-Trang Vu, Lizhen Qu, George Foster, Gholamreza Haffari
分类: cs.CL
发布日期: 2024-01-12 (更新: 2024-10-11)
备注: 25 pages, 18 tables, 7 figures; ARR Feb 2024, 4/3/2, meta 2, rejected by ACL2024; ARR June 2024, 4.5/3/2, meta 3, rejected by EMNLP2024;
💡 一句话要点
提出适应大型语言模型以解决文档级机器翻译问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文档级机器翻译 大型语言模型 微调方法 提示策略 跨语言迁移
📋 核心要点
- 现有的文档级机器翻译方法在处理特定语言对时，常常面临翻译性能不足和错误传播等挑战。
- 本研究通过探索提示策略和两种微调方法，提出了一种适应大型语言模型的方法，以提升文档级翻译的效果。
- 实验结果显示，专门化的模型在翻译性能上有时能超越GPT-4，但仍需解决目标偏离的问题。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著进展。近期研究表明，中等规模的LLMs在特定任务微调后，往往优于更大的模型。本研究聚焦于针对特定语言对的文档级机器翻译（DocMT）适应。我们首先探讨了提示策略对翻译性能的影响，然后通过两种微调方法、三种LLM骨干网络和九种语言对的18个翻译任务进行了广泛实验。结果表明，专门化模型在翻译性能上有时能超越GPT-4，但仍面临由于解码中的错误传播导致的目标偏离翻译问题。我们深入分析了这些针对DocMT的LLMs，考察了翻译错误、话语现象、训练与推理策略、平行文档的数据效率、近期测试集评估及零-shot跨语言迁移。我们的发现突显了基于LLM的DocMT模型的优势与局限，为未来研究奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决文档级机器翻译中，现有大型语言模型在特定语言对翻译性能不足及错误传播导致的目标偏离问题。
核心思路：通过研究不同的提示策略和微调方法，适应大型语言模型以提升其在文档级翻译中的表现，特别是针对特定语言对的优化。
技术框架：整体架构包括数据预处理、模型选择、提示策略设计、微调过程及翻译性能评估等主要模块，确保模型在不同语言对上的适应性和有效性。
关键创新：本研究的创新点在于通过针对特定任务的微调和提示策略的优化，使得专门化模型在某些任务上超越了GPT-4，展示了LLMs在DocMT中的潜力。
关键设计：在微调过程中，采用了两种不同的损失函数和三种LLM骨干网络，结合18个翻译任务进行实验，确保了模型的多样性和适应性。具体参数设置和网络结构设计在实验部分进行了详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，专门化的文档级翻译模型在18个翻译任务中，有时能超越GPT-4，具体性能提升幅度未知。此外，研究还揭示了翻译中的错误传播问题，为后续研究提供了重要的参考。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括多语言翻译系统、跨国企业的文档翻译服务以及国际交流中的实时翻译工具。其实际价值在于提升翻译的准确性和流畅性，未来可能对全球信息交流产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have significantly advanced various natural language processing (NLP) tasks. Recent research indicates that moderately-sized LLMs often outperform larger ones after task-specific fine-tuning. This study focuses on adapting LLMs for document-level machine translation (DocMT) for specific language pairs. We first investigate the impact of prompt strategies on translation performance and then conduct extensive experiments using two fine-tuning methods, three LLM backbones, and 18 translation tasks across nine language pairs. Our results show that specialized models can sometimes surpass GPT-4 in translation performance but still face issues like off-target translation due to error propagation in decoding. We provide an in-depth analysis of these LLMs tailored for DocMT, examining translation errors, discourse phenomena, strategies for training and inference, the data efficiency of parallel documents, recent test set evaluations, and zero-shot crosslingual transfer. Our findings highlight the strengths and limitations of LLM-based DocMT models and provide a foundation for future research.