Fine-Tuning Large Language Models to Translate: Will a Touch of Noisy Data in Misaligned Languages Suffice?

📄 arXiv: 2404.14122v2 📥 PDF

作者: Dawei Zhu, Pinzhen Chen, Miaoran Zhang, Barry Haddow, Xiaoyu Shen, Dietrich Klakow

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-22 (更新: 2024-10-04)

备注: EMNLP 2024 Main

💡 一句话要点

通过细调大语言模型实现翻译，探索噪声数据的影响

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

关键词: 多语言翻译 大语言模型 细调技术 噪声数据 机器翻译 数据偏差 翻译方向选择

📋 核心要点

  1. 现有的多语言机器翻译方法依赖于大量高质量的训练数据，然而在实际应用中，数据获取和处理的挑战依然存在。
  2. 论文提出通过对大语言模型进行细调，使用少量平行句子即可实现有效的翻译，同时强调了翻译方向选择的重要性。
  3. 实验结果表明，仅用32个句子进行细调的LLMs能够实现多方向翻译，且在特定情况下，噪声数据的影响较小。

📝 摘要（中文）

传统上，多语言机器翻译的成功依赖于训练数据的三个关键因素：大规模、多样的翻译方向和高质量。在对大语言模型（LLMs）进行翻译细调的实践中，我们重新审视了这些因素的重要性。研究发现，LLMs在仅用32个平行句子进行细调后，展现出强大的翻译能力，并且在单一翻译方向的细调下能够实现多方向翻译。然而，方向的选择至关重要：仅用英语作为目标侧进行细调可能导致任务误解，妨碍非英语语言的翻译。当目标语言在LLM预训练中表现良好时，使用噪声合成数据会引发问题，但有趣的是，在代表性不足的语言中合成数据的影响较小。我们的发现表明，在将LLMs适应翻译时，可以放宽数据量的要求，但仍需谨慎考虑，以防止LLM利用意外的数据偏差。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决多语言机器翻译中对大量高质量训练数据的依赖问题。现有方法在数据获取和处理上存在挑战，导致翻译效果受限。

核心思路：论文的核心思路是通过细调大语言模型，探索在少量平行句子和特定翻译方向下的翻译能力，强调选择合适的翻译方向以避免任务误解。

技术框架：整体架构包括数据准备、模型细调和翻译评估三个主要阶段。数据准备阶段使用少量平行句子，模型细调阶段针对特定翻译方向进行训练，最后通过评估模型的翻译效果来验证其性能。

关键创新：最重要的技术创新点在于发现LLMs在少量数据下的强大翻译能力，以及对翻译方向选择的敏感性，这与传统方法依赖大量高质量数据的本质区别。

关键设计：在细调过程中，选择了特定的损失函数以优化翻译效果，并对模型的参数进行了精细调整，以适应不同语言的特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，经过仅32个平行句子的细调，LLMs在多方向翻译中表现出色，尤其是在特定情况下，噪声合成数据的影响较小。这一发现为未来的翻译模型训练提供了新的思路和方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多语言翻译系统、跨语言信息检索和国际化软件开发。通过降低对大量高质量数据的依赖，能够在资源有限的情况下实现有效的翻译，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Traditionally, success in multilingual machine translation can be attributed to three key factors in training data: large volume, diverse translation directions, and high quality. In the current practice of fine-tuning large language models (LLMs) for translation, we revisit the importance of these factors. We find that LLMs display strong translation capability after being fine-tuned on as few as 32 parallel sentences and that fine-tuning on a single translation direction enables translation in multiple directions. However, the choice of direction is critical: fine-tuning LLMs with only English on the target side can lead to task misinterpretation, which hinders translation into non-English languages. Problems also arise when noisy synthetic data is placed on the target side, especially when the target language is well-represented in LLM pre-training. Yet interestingly, synthesized data in an under-represented language has a less pronounced effect. Our findings suggest that when adapting LLMs to translation, the requirement on data quantity can be eased but careful considerations are still crucial to prevent an LLM from exploiting unintended data biases.