Translate-and-Revise: Boosting Large Language Models for Constrained Translation

📄 arXiv: 2407.13164v1 📥 PDF

作者: Pengcheng Huang, Yongyu Mu, Yuzhang Wu, Bei Li, Chunyang Xiao, Tong Xiao, Jingbo Zhu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-18

备注: 16 pages

💡 一句话要点

提出Translate-and-Revise框架，提升大语言模型在约束翻译任务中的性能。

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

关键词: 约束翻译 大型语言模型 机器翻译 翻译修订 提示学习

📋 核心要点

  1. 现有机器翻译系统难以有效利用约束条件，导致约束翻译任务面临挑战。
  2. 提出Translate-and-Revise框架，通过翻译和修订两个阶段，引导LLM满足约束条件。
  3. 实验结果表明，该方法在约束翻译准确率上显著优于传统NMT方法和标准LLM。

📝 摘要（中文）

本文研究了如何利用大型语言模型（LLMs）进行约束翻译，这是一个具有挑战性的问题，因为传统的机器翻译系统并未经过训练来利用约束生成充分且流畅的翻译。本文利用LLMs的能力，通过将翻译指令和约束作为提示，使LLMs能够轻松适应此任务。然而，LLMs有时无法保证翻译的充分性，并且在某些情况下会忽略给定的约束。这部分是因为LLMs可能对其预测过于自信，从而覆盖了约束的影响。为了克服这种覆盖行为，我们提出添加一个修订过程，通过提示LLMs关于尚未满足的约束来鼓励它们纠正输出。我们在四个约束翻译任务上评估了我们的方法，包括多个约束域中的词汇和结构约束。实验表明，基于约束的翻译准确率比标准LLMs提高了15％，并且该方法也显着优于神经机器翻译（NMT）的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决约束机器翻译问题，即在翻译过程中需要满足特定的词汇或结构约束。现有神经机器翻译（NMT）模型和直接使用大型语言模型（LLM）的方法，在处理约束时存在不足，要么难以有效利用约束，要么容易忽略约束条件，导致翻译结果不符合要求。LLM的过度自信是忽略约束的一个重要原因。

核心思路：论文的核心思路是引入一个修订（Revise）过程，在LLM生成初始翻译结果后，通过提示LLM检查并修正未满足约束的部分。这种“翻译-修订”的迭代过程，旨在克服LLM的过度自信，使其更加重视约束条件，从而提高约束翻译的准确性。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：翻译阶段和修订阶段。在翻译阶段，LLM接收包含翻译指令和约束条件的提示，生成初始翻译结果。在修订阶段，系统检查初始翻译结果是否满足所有约束条件，如果存在未满足的约束，则生成新的提示，引导LLM对翻译结果进行修正。这个修订过程可以迭代多次，直到所有约束都得到满足，或者达到预设的迭代次数上限。

关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了修订机制，通过迭代修正的方式，有效提升了LLM在约束翻译任务中的性能。与直接使用LLM或传统NMT方法相比，该方法能够更好地利用约束条件，生成更准确、更符合要求的翻译结果。这种“翻译-修订”的框架具有通用性，可以应用于不同类型的约束翻译任务。

关键设计：修订阶段的关键在于如何生成有效的提示，引导LLM进行修正。论文中使用的提示包含未满足的约束条件信息，以及要求LLM根据这些信息修改翻译结果的指令。具体的提示形式可以根据不同的约束类型进行调整。此外，迭代次数的上限也是一个重要的参数，需要根据任务的复杂程度进行调整，以避免过度修正或陷入循环。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的Translate-and-Revise框架在四个约束翻译任务上均取得了显著的性能提升。与标准LLM相比，约束翻译准确率提高了15%。此外，该方法也显著优于现有的神经机器翻译（NMT）方法，证明了其在约束翻译任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器翻译的多个领域，例如法律文件翻译（需要保证术语的准确性）、医学报告翻译（需要保证信息的完整性）和专利翻译（需要保证技术细节的准确性）。该方法可以提高翻译质量，减少人工校对的工作量，并确保翻译结果满足特定的约束条件，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Imposing constraints on machine translation systems presents a challenging issue because these systems are not trained to make use of constraints in generating adequate, fluent translations. In this paper, we leverage the capabilities of large language models (LLMs) for constrained translation, given that LLMs can easily adapt to this task by taking translation instructions and constraints as prompts. However, LLMs cannot always guarantee the adequacy of translation, and, in some cases, ignore the given constraints. This is in part because LLMs might be overly confident in their predictions, overriding the influence of the constraints. To overcome this overiding behaviour, we propose to add a revision process that encourages LLMs to correct the outputs by prompting them about the constraints that have not yet been met. We evaluate our approach on four constrained translation tasks, encompassing both lexical and structural constraints in multiple constraint domains. Experiments show 15\% improvement in constraint-based translation accuracy over standard LLMs and the approach also significantly outperforms neural machine translation (NMT) state-of-the-art methods.