QueEn: A Large Language Model for Quechua-English Translation

📄 arXiv: 2412.05184v1 📥 PDF

作者: Junhao Chen, Peng Shu, Yiwei Li, Huaqin Zhao, Hanqi Jiang, Yi Pan, Yifan Zhou, Zhengliang Liu, Lewis C Howe, Tianming Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-06

💡 一句话要点

QueEn：结合RAG与高效微调的克丘亚语-英语翻译大语言模型

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

关键词: 克丘亚语翻译 低资源语言 检索增强生成 参数高效微调 LoRA 大语言模型 机器翻译

📋 核心要点

  1. 大语言模型在低资源语言上表现不佳，主要由于训练数据有限和文化理解困难。
  2. QueEn通过RAG利用外部知识，并使用LoRA进行参数高效的微调，提升翻译性能。
  3. 实验表明，QueEn的BLEU得分显著高于基线模型，证明了其在低资源翻译上的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为QueEn的克丘亚语-英语翻译新方法。该方法结合了检索增强生成（RAG）和参数高效微调技术。通过RAG利用外部语言资源，并使用低秩适应（LoRA）进行高效的模型适配。实验结果表明，该方法显著优于基线模型，BLEU得分达到17.6，而标准GPT模型仅为1.5。RAG与微调的结合使系统能够应对低资源语言翻译的挑战，同时保持计算效率。这项工作有助于通过先进的语言技术保护濒危语言。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决克丘亚语-英语翻译中，由于克丘亚语属于低资源语言，缺乏大规模训练数据，导致现有大语言模型翻译效果不佳的问题。现有方法难以有效利用有限的资源，并且难以捕捉克丘亚语的文化和语言特性。

核心思路：论文的核心思路是结合检索增强生成（RAG）和参数高效微调技术，利用外部语言资源来弥补训练数据的不足，并通过低秩适应（LoRA）实现高效的模型适配，从而提升翻译性能。

技术框架：QueEn的整体框架包含两个主要阶段：检索阶段和生成阶段。在检索阶段，系统利用RAG从外部知识库中检索与输入克丘亚语句子相关的语言资源。在生成阶段，系统将检索到的信息与输入句子一起输入到经过LoRA微调的大语言模型中，生成对应的英语翻译。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将RAG与参数高效微调相结合，充分利用了外部知识资源，并降低了微调的计算成本。与传统的直接微调方法相比，QueEn能够更好地适应低资源语言的翻译任务，并且具有更高的计算效率。

关键设计：论文使用了LoRA进行参数高效微调，通过引入低秩矩阵来更新模型参数，从而减少了需要训练的参数数量。此外，论文还设计了合适的检索策略，以确保检索到的信息与输入句子相关且有用。具体的损失函数和网络结构细节在论文中未详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，QueEn模型在克丘亚语-英语翻译任务中取得了显著的性能提升，BLEU得分达到17.6，远高于标准GPT模型的1.5。这表明结合RAG和LoRA微调的方法在低资源语言翻译中具有显著优势，能够有效提升翻译质量。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于克丘亚语的保护和传承，促进克丘亚语文化交流。此外，该方法也可推广到其他低资源语言的翻译任务中，为全球语言多样性的保护做出贡献。未来，该技术有望应用于克丘亚语语音识别、文本生成等领域。

📄 摘要（原文）

Recent studies show that large language models (LLMs) are powerful tools for working with natural language, bringing advances in many areas of computational linguistics. However, these models face challenges when applied to low-resource languages due to limited training data and difficulty in understanding cultural nuances. In this paper, we propose QueEn, a novel approach for Quechua-English translation that combines Retrieval-Augmented Generation (RAG) with parameter-efficient fine-tuning techniques. Our method leverages external linguistic resources through RAG and uses Low-Rank Adaptation (LoRA) for efficient model adaptation. Experimental results show that our approach substantially exceeds baseline models, with a BLEU score of 17.6 compared to 1.5 for standard GPT models. The integration of RAG with fine-tuning allows our system to address the challenges of low-resource language translation while maintaining computational efficiency. This work contributes to the broader goal of preserving endangered languages through advanced language technologies.