Machine Translation with Large Language Models: Decoder Only vs. Encoder-Decoder

📄 arXiv: 2409.13747v1 📥 PDF

作者: Abhinav P. M., SujayKumar Reddy M, Oswald Christopher

分类: cs.CL, cs.ET, cs.LG

发布日期: 2024-09-12

💡 一句话要点

对比Decoder-only与Encoder-Decoder架构，优化印度区域语言机器翻译。

🎯 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 Decoder-only Encoder-Decoder 印度区域语言 泰卢固语 泰米尔语 马拉雅拉姆语

📋 核心要点

  1. 现有机器翻译模型在印度区域语言上的表现不足，难以提供准确且符合语境的翻译。
  2. 通过比较Decoder-only和Encoder-Decoder两种架构在大型语言模型上的表现，寻求更优的翻译模型。
  3. 项目旨在优化翻译质量和效率，为跨语言交流工具的发展提供有价值的参考。

📝 摘要（中文）

本项目题为“基于大型语言模型的机器翻译：Decoder-only vs. Encoder-Decoder”，旨在开发一种多语种机器翻译（MT）模型。该模型专注于印度区域语言，特别是泰卢固语、泰米尔语和马拉雅拉姆语，力求实现跨多种语言对的准确且符合语境的翻译。通过比较Decoder-only和Encoder-Decoder架构，该项目旨在优化翻译质量和效率，从而推进跨语言交流工具的发展。主要目标是开发一种能够提供高质量翻译的模型，该翻译既准确又符合语境。通过利用大型语言模型，特别是比较Decoder-only和Encoder-Decoder架构的有效性，该项目旨在优化多语言环境下的翻译性能和效率。通过严格的实验和分析，本项目旨在推进机器翻译领域的发展，为不同模型架构的有效性提供有价值的见解，并为增强的跨语言交流工具铺平道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决印度区域语言（泰卢固语、泰米尔语和马拉雅拉姆语）的机器翻译问题。现有方法可能无法充分捕捉这些语言的复杂性和语境，导致翻译质量不高。此外，不同模型架构在处理这些语言时的效率和准确性也存在差异，需要进一步研究。

核心思路：论文的核心思路是通过比较Decoder-only和Encoder-Decoder两种架构在大型语言模型上的表现，找到最适合印度区域语言翻译的模型架构。Decoder-only模型擅长生成文本，而Encoder-Decoder模型则擅长理解源语言并生成目标语言。通过对比实验，可以确定哪种架构更适合处理这些语言的特点。

技术框架：该项目采用比较研究的方法，分别构建基于Decoder-only和Encoder-Decoder架构的机器翻译模型。首先，使用大型语言模型作为基础，然后针对印度区域语言进行微调。在训练过程中，使用平行语料库来训练模型，并使用BLEU等指标来评估翻译质量。最后，对两种架构的性能进行比较分析。

关键创新：该论文的创新点在于针对印度区域语言的机器翻译，系统性地比较了Decoder-only和Encoder-Decoder两种架构的性能。以往的研究可能更多地关注通用语言的翻译，而忽略了特定语言的特点。通过针对性地研究，可以为印度区域语言的机器翻译提供更有效的解决方案。

关键设计：具体的模型架构和参数设置未知，但可以推测会涉及以下方面：Encoder-Decoder模型可能采用Transformer架构，Decoder-only模型可能采用GPT系列模型。损失函数可能采用交叉熵损失函数。为了提高翻译质量，可能会采用一些技巧，例如数据增强、知识蒸馏等。具体的超参数设置需要根据实验结果进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于论文摘要中没有提供具体的实验结果，因此无法总结实验亮点。但可以推测，该研究可能会比较两种架构在BLEU等指标上的表现，并分析它们在处理不同语言现象时的优缺点。最终，可能会得出哪种架构更适合印度区域语言翻译的结论。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发面向印度区域语言的机器翻译工具，促进跨语言交流和文化传播。例如，可以用于在线翻译、文档翻译、语音翻译等场景，帮助不同语言背景的人们进行沟通和交流。此外，该研究还可以为其他低资源语言的机器翻译提供借鉴。

📄 摘要（原文）

This project, titled "Machine Translation with Large Language Models: Decoder-only vs. Encoder-Decoder," aims to develop a multilingual machine translation (MT) model. Focused on Indian regional languages, especially Telugu, Tamil, and Malayalam, the model seeks to enable accurate and contextually appropriate translations across diverse language pairs. By comparing Decoder-only and Encoder-Decoder architectures, the project aims to optimize translation quality and efficiency, advancing cross-linguistic communication tools.The primary objective is to develop a model capable of delivering high-quality translations that are accurate and contextually appropriate. By leveraging large language models, specifically comparing the effectiveness of Decoder-only and Encoder-Decoder architectures, the project seeks to optimize translation performance and efficiency across multilingual contexts. Through rigorous experimentation and analysis, this project aims to advance the field of machine translation, contributing valuable insights into the effectiveness of different model architectures and paving the way for enhanced cross-linguistic communication tools.