Brotherhood at WMT 2024: Leveraging LLM-Generated Contextual Conversations for Cross-Lingual Image Captioning

📄 arXiv: 2409.15052v1 📥 PDF

作者: Siddharth Betala, Ishan Chokshi

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-09-23

备注: Accepted at the Ninth Conference on Machine Translation (WMT24), co-located with EMNLP 2024

期刊: https://aclanthology.org/2024.wmt-1.81/

💡 一句话要点

利用LLM生成上下文对话，Brotherhood团队在WMT 2024跨语言图像描述任务中取得佳绩。

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

关键词: 跨语言图像描述 多模态翻译 大型语言模型 低资源语言 上下文对话

📋 核心要点

  1. 现有跨语言图像描述方法依赖大量训练数据或微调，对低资源语言支持不足，泛化能力受限。
  2. 该论文提出利用LLM生成图像相关的上下文对话，并将其翻译成目标语言，辅助生成更准确的图像描述。
  3. 实验结果表明，该方法在英语-印地语和英语-豪萨语等任务上取得了有竞争力的结果，甚至在某些榜单上排名第一。

📝 摘要（中文）

本文介绍了Brotherhood团队在WMT 2024英语到低资源多模态翻译任务中的系统。我们参与了英语-印地语、英语-豪萨语、英语-孟加拉语和英语-马拉雅拉姆语的翻译任务。我们提出了一种利用多模态大型语言模型（LLM），特别是GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet，来增强跨语言图像描述的方法，无需传统的训练或微调。我们的方法利用指令调优的提示，使用英文标题作为附加上下文，生成关于裁剪图像的丰富上下文对话。这些合成对话随后被翻译成目标语言。最后，我们采用加权提示策略，平衡原始英文标题和翻译后的对话，以生成目标语言的标题。该方法取得了有竞争力的结果，在英语-印地语挑战集上获得了37.90 BLEU，并在英语-豪萨语的挑战和评估排行榜上分别排名第一和第二。我们对250张图像的子集进行了额外的实验，探索了各种加权方案中BLEU分数和语义相似性之间的权衡。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低资源语言的跨语言图像描述问题。现有方法通常需要大量的平行语料进行训练，这对于低资源语言来说是难以实现的。此外，直接翻译英文Caption可能缺乏上下文信息，导致生成的目标语言描述不够准确和自然。

核心思路：核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，生成关于图像的上下文对话，并将这些对话翻译成目标语言。通过融合原始英文Caption和翻译后的上下文对话，可以为目标语言的图像描述提供更丰富的信息，从而提高描述的质量。

技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 使用英文Caption作为prompt，利用LLM（GPT-4o或Claude 3.5 Sonnet）生成关于裁剪图像的上下文对话。2) 将生成的英文对话翻译成目标语言。3) 使用加权prompt策略，将原始英文Caption和翻译后的对话结合起来，生成目标语言的图像描述。

关键创新：关键创新在于利用LLM生成上下文对话，从而在没有大量平行语料的情况下，为跨语言图像描述提供额外的上下文信息。这种方法避免了传统的训练或微调过程，更适用于低资源语言。

关键设计：关键设计包括：1) 使用指令调优的prompt，引导LLM生成高质量的上下文对话。2) 使用加权prompt策略，平衡原始英文Caption和翻译后的对话，以获得最佳的描述效果。具体的权重比例需要根据实验结果进行调整。论文探索了不同权重下的BLEU分数和语义相似性之间的权衡。

📊 实验亮点

该方法在WMT 2024英语-印地语挑战集上获得了37.90 BLEU，并在英语-豪萨语的挑战和评估排行榜上分别排名第一和第二。此外，论文还通过实验分析了不同权重分配对BLEU分数和语义相似性的影响，为实际应用提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多语言图像搜索、跨文化交流、辅助视觉障碍人士理解图像内容等领域。尤其在低资源语言环境下，该方法能够有效提升图像描述的质量，具有重要的实际应用价值和推广前景。

📄 摘要（原文）

In this paper, we describe our system under the team name Brotherhood for the English-to-Lowres Multi-Modal Translation Task. We participate in the multi-modal translation tasks for English-Hindi, English-Hausa, English-Bengali, and English-Malayalam language pairs. We present a method leveraging multi-modal Large Language Models (LLMs), specifically GPT-4o and Claude 3.5 Sonnet, to enhance cross-lingual image captioning without traditional training or fine-tuning. Our approach utilizes instruction-tuned prompting to generate rich, contextual conversations about cropped images, using their English captions as additional context. These synthetic conversations are then translated into the target languages. Finally, we employ a weighted prompting strategy, balancing the original English caption with the translated conversation to generate captions in the target language. This method achieved competitive results, scoring 37.90 BLEU on the English-Hindi Challenge Set and ranking first and second for English-Hausa on the Challenge and Evaluation Leaderboards, respectively. We conduct additional experiments on a subset of 250 images, exploring the trade-offs between BLEU scores and semantic similarity across various weighting schemes.