Conversational SimulMT: Efficient Simultaneous Translation with Large Language Models
作者: Minghan Wang, Thuy-Trang Vu, Yuxia Wang, Ehsan Shareghi, Gholamreza Haffari
分类: cs.CL
发布日期: 2024-02-16 (更新: 2025-11-17)
备注: Accepted to IWSLT 2025
DOI: 10.18653/v1/2025.iwslt-1.8
💡 一句话要点
提出对话式SimulMT框架以提高大语言模型的翻译效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对话式翻译 机器翻译 大语言模型 推理效率 多轮对话
📋 核心要点
- 现有的SimulMT方法在翻译质量与推理延迟之间存在显著的权衡，导致高推理成本。
- 本文提出了一种对话式SimulMT框架，通过多轮对话解码来提高推理效率，旨在优化翻译过程。
- 实验结果显示，使用Llama2-7b-chat的LLM在翻译质量上优于传统模型，同时保持与专用SimulMT模型相当的计算延迟。
📝 摘要（中文）
同时机器翻译（SimulMT）在翻译质量与延迟之间存在挑战性权衡。近期研究表明，大语言模型（LLMs）在SimulMT任务中表现良好，但通常伴随高推理成本和延迟。本文提出了一种对话式SimulMT框架，通过基于多轮对话的解码来增强LLM在SimulMT中的推理效率。我们在两个SimulMT基准上使用Llama2-7b-chat进行实验，结果表明LLM在翻译质量上优于传统模型，同时在计算延迟上与专门的SimulMT模型相当。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有SimulMT方法在翻译质量与推理延迟之间的权衡问题，现有方法往往导致高推理成本和延迟。
核心思路：论文提出的对话式SimulMT框架通过多轮对话解码，旨在提升LLM在SimulMT任务中的推理效率，从而优化翻译质量与延迟的平衡。
技术框架：该框架包括多个模块，首先通过对话上下文生成初步翻译，然后在多轮对话中不断优化翻译结果，最终输出高质量翻译。
关键创新：最重要的创新点在于引入多轮对话机制，使得LLM能够在翻译过程中动态调整和优化翻译结果，与传统的单轮翻译方法形成鲜明对比。
关键设计：在模型设计上，采用了Llama2-7b-chat作为基础，结合特定的损失函数和参数设置，以确保在多轮对话中能够有效地捕捉上下文信息并提升翻译质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用Llama2-7b-chat的对话式SimulMT框架在翻译质量上显著优于传统SimulMT模型，同时在计算延迟方面与专用模型相当，展示了良好的实用性和效率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括实时翻译、在线客服系统和多语言会议等场景。通过提高翻译效率和质量，该框架能够为跨语言交流提供更好的支持，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Simultaneous machine translation (SimulMT) presents a challenging trade-off between translation quality and latency. Recent studies have shown that LLMs can achieve good performance in SimulMT tasks. However, this often comes at the expense of high inference cost and latency. In this paper, we propose a conversational SimulMT framework to enhance the inference efficiency of LLM-based SimulMT through multi-turn-dialogue-based decoding. Our experiments with Llama2-7b-chat on two SimulMT benchmarks demonstrate the superiority of LLM in translation quality while achieving comparable computational latency to specialized SimulMT models.