Relay Decoding: Concatenating Large Language Models for Machine Translation
作者: Chengpeng Fu, Xiaocheng Feng, Yichong Huang, Wenshuai Huo, Baohang Li, Hui Wang, Bin Qin, Ting Liu
分类: cs.CL
发布日期: 2024-05-05 (更新: 2024-10-17)
备注: Work in progress
💡 一句话要点
提出Relay Decoding，通过拼接大语言模型实现机器翻译，无需昂贵的持续学习。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器翻译 大型语言模型 Relay Decoding 跨语言处理 模型拼接
📋 核心要点
- 现有机器翻译方法依赖于同时支持源语言和目标语言的大型语言模型，这限制了模型的选择范围。
- Relay Decoding通过拼接分别支持源语言和目标语言的两个模型，降低了对单一模型语言能力的要求。
- 实验表明，该方法在Multi30k和WikiMatrix数据集上有效，验证了其在机器翻译任务中的可行性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为RD（Relay Decoding）的创新方法，旨在利用大型语言模型进行机器翻译。该方法通过拼接两个分别支持源语言和目标语言的不同大型模型来实现翻译，从而避免了对大型模型同时具备源语言和目标语言处理能力的要求，也降低了持续学习的成本。RD方法通过引入一个简单的映射层来连接这两个模型，并使用少量并行数据进行训练，从而在机器翻译任务中取得了优异的结果。在Multi30k和WikiMatrix数据集上的实验结果验证了该方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器翻译中，当难以找到同时支持源语言和目标语言的大型语言模型时，或者使用持续学习方法成本过高的问题。现有方法要么依赖于具备双语能力的大模型，要么需要耗费大量资源进行模型微调，缺乏灵活性和经济性。
核心思路：论文的核心思路是将机器翻译任务分解为两个阶段，分别由两个擅长不同语言的大型语言模型处理。第一个模型负责理解源语言，第二个模型负责生成目标语言。通过一个简单的映射层连接这两个模型，实现信息传递和语言转换。
技术框架：Relay Decoding的技术框架主要包含三个部分：源语言模型、目标语言模型和一个映射层。源语言模型负责将源语言句子编码成向量表示，映射层将源语言模型的输出映射到目标语言模型的输入空间，目标语言模型根据映射后的向量生成目标语言句子。整个流程类似于一个“中继”过程，因此得名Relay Decoding。
关键创新：该方法最重要的创新点在于解耦了源语言和目标语言的处理，允许使用各自领域内最优秀的大型语言模型，而无需寻找或训练同时精通两种语言的模型。这种解耦大大降低了对模型的要求，提高了模型选择的灵活性。
关键设计：映射层的设计是关键。论文中提到使用了一个简单的映射层，具体实现细节（如线性层、非线性激活函数等）可能影响最终性能。此外，用于训练映射层的并行数据量也是一个重要参数。损失函数可能包括翻译损失（如交叉熵损失）和映射损失，以确保映射层能够有效地将源语言表示转换为目标语言表示。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Relay Decoding方法在Multi30k和WikiMatrix数据集上取得了有效的结果，验证了其在机器翻译任务中的可行性。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但强调了该方法在避免昂贵的持续学习方面具有优势，暗示了其在资源受限场景下的实用性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于多语言机器翻译系统，尤其是在小语种翻译、专业领域翻译等场景下，能够有效降低模型训练成本，提高翻译质量。此外，该方法还可以推广到其他跨语言任务，如跨语言信息检索、跨语言文本摘要等，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。
📄 摘要（原文）
Leveraging large language models for machine translation has demonstrated promising results. However, it does require the large language models to possess the capability of handling both the source and target languages in machine translation. When it is challenging to find large models that support the desired languages, resorting to continuous learning methods becomes a costly endeavor. To mitigate these expenses, we propose an innovative approach called RD (Relay Decoding), which entails concatenating two distinct large models that individually support the source and target languages. By incorporating a simple mapping layer to facilitate the connection between these two models and utilizing a limited amount of parallel data for training, we successfully achieve superior results in the machine translation task. Experimental results conducted on the Multi30k and WikiMatrix datasets validate the effectiveness of our proposed method.