LLM在零样图情境下即时感知的同时翻译
计算与语言
2024-06-26 v3
摘要
Transformer的出现推动了机器翻译的进展。近期大型语言模型（LLM）凭借其通用性和在广泛语言任务中的卓越性能备受关注，包括翻译。我们展示了开源LLM在零样图同时机器翻译（SiMT）任务中与或优于一些最先进基准的方法表现相当。我们还演示了通过注入最小背景信息（LLM实现了这一点很容易），可在尤其是挑战性技术主题领域中获得进一步性能提升。这凸显了LLM在构建无需资源密集型训练或微调即可实现的、面向大规模多语言、情境感知且术语精确的下一代SiMT系统方面的潜力。
关键词
引用
@article{arxiv.2406.13476,
title = {LLMs Are Zero-Shot Context-Aware Simultaneous Translators},
author = {Roman Koshkin and Katsuhito Sudoh and Satoshi Nakamura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.13476},
year = {2024}
}