Simul-LLM: A Framework for Exploring High-Quality Simultaneous Translation with Large Language Models

📄 arXiv: 2312.04691v4 📥 PDF

作者: Victor Agostinelli, Max Wild, Matthew Raffel, Kazi Ahmed Asif Fuad, Lizhong Chen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-07 (更新: 2024-07-04)

备注: ACL 2024

💡 一句话要点

Simul-LLM：探索基于大型语言模型的高质量同声传译框架

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

关键词: 同声传译 大型语言模型 神经机器翻译 微调 开源框架

📋 核心要点

  1. 现有神经机器翻译模型在同声传译任务中面临挑战，无法在完整源文本可用前开始翻译。
  2. Simul-LLM框架通过微调大型语言模型，并结合经典同声传译策略，提升翻译质量。
  3. 该框架提供开源的微调和评估流程，方便研究人员探索LLMs在同声传译中的应用。

📝 摘要（中文）

本文提出Simul-LLM框架，旨在探索如何利用大型语言模型（LLMs）实现高质量的同声传译（SimulMT）。尽管LLMs在神经机器翻译（NMT）任务中取得了显著成果，但将其应用于更具挑战性的SimulMT的研究相对较少。本文针对LLMs微调用于SimulMT时面临的关键挑战进行了研究，验证了经典SimulMT概念和实践在LLMs环境下的有效性，并探索了将为NMT微调的LLMs适配到SimulMT任务的方法。Simul-LLM是首个开源的、专注于SimulMT的LLMs微调和评估流程开发框架。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决同声传译（SimulMT）中，如何有效利用大型语言模型（LLMs）的问题。现有的SimulMT方法在处理长文本和复杂句法结构时存在困难，而直接将为NMT设计的LLMs应用于SimulMT可能无法达到最佳效果。

核心思路：论文的核心思路是，通过对LLMs进行微调，使其适应SimulMT的特点，并结合经典的SimulMT策略（如预读策略、等待策略等），从而在保证翻译质量的同时，尽可能地减少翻译延迟。

技术框架：Simul-LLM框架包含数据预处理模块、模型微调模块和评估模块。数据预处理模块负责准备用于SimulMT的训练数据，包括源语言和目标语言的平行语料。模型微调模块使用预训练的LLMs，并根据SimulMT的任务特点进行微调。评估模块则用于评估微调后的模型在SimulMT任务上的性能，包括翻译质量和延迟等指标。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个完整的、开源的SimulMT-LLM开发框架，并验证了经典SimulMT策略在LLM上的有效性。此外，论文还探索了如何将为NMT微调的LLMs迁移到SimulMT任务中。

关键设计：框架的关键设计包括：1) 针对SimulMT任务特点设计的微调策略，例如，使用特定的损失函数来鼓励模型生成流畅且准确的翻译；2) 灵活的预读和等待策略，允许用户根据实际需求调整翻译延迟和质量之间的平衡；3) 详细的评估指标，包括翻译质量（如BLEU、TER）和延迟（如平均滞后时间）。

📊 实验亮点

论文提出了Simul-LLM框架，并进行了实验验证。虽然摘要中没有给出具体的性能数据，但强调了该框架是首个开源的、专注于SimulMT的LLMs微调和评估流程开发框架，暗示了其在研究和实践上的重要价值。未来的研究可以基于此框架，进一步探索LLMs在SimulMT中的潜力。

🎯 应用场景

Simul-LLM框架可应用于实时会议翻译、在线教育、国际新闻报道等领域，有助于打破语言障碍，促进跨文化交流。该研究的开源框架和方法，为未来同声传译系统的开发提供了有价值的参考，并可能推动相关技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) with billions of parameters and pretrained on massive amounts of data are now capable of near or better than state-of-the-art performance in a variety of downstream natural language processing tasks. Neural machine translation (NMT) is one such task that LLMs have been applied to with great success. However, little research has focused on applying LLMs to the more difficult subset of NMT called simultaneous translation (SimulMT), where translation begins before the entire source context is available to the model. In this paper, we address key challenges facing LLMs fine-tuned for SimulMT, validate classical SimulMT concepts and practices in the context of LLMs, explore adapting LLMs that are fine-tuned for NMT to the task of SimulMT, and introduce Simul-LLM, the first open-source fine-tuning and evaluation pipeline development framework for LLMs focused on SimulMT.