Exploring Large Language Models for Translating Romanian Computational Problems into English

📄 arXiv: 2501.05601v1 📥 PDF

作者: Adrian Marius Dumitran, Adrian-Catalin Badea, Stefan-Gabriel Muscalu, Angela-Liliana Dumitran, Stefan-Cosmin Dascalescu, Radu-Sebastian Amarie

分类: cs.CL, cs.LG, cs.SE

发布日期: 2025-01-09

备注: 12 pages

DOI: 10.1109/INISTA62901.2024.10683837

💡 一句话要点

利用大型语言模型提升罗马尼亚信息学竞赛题到英语的翻译质量

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

关键词: 大型语言模型 机器翻译 提示工程 信息学竞赛 罗马尼亚语 多语言处理 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有LLM在将罗马尼亚语的数学和计算机科学问题翻译成英语时，性能显著下降，这限制了其在多语言环境下的应用。
  2. 该研究探索了通过精心设计的提示工程，提升LLM在罗马尼亚语到英语翻译任务中的表现，尤其关注信息学竞赛题的翻译。
  3. 实验结果表明，通过适当的监督和提示，LLM能够保持甚至提高翻译质量，并构建了一个增强的罗马尼亚语数据集。

📝 摘要（中文）

最近的研究表明，当数学和计算机科学问题从罗马尼亚语翻译成英语时，大型语言模型（LLM）的性能不如其原始罗马尼亚语格式。准确的翻译对于从编程竞赛中的自动翻译到创建高质量的教育材料，以及最大限度地减少人工翻译中的错误或欺诈至关重要。本研究表明，强大的大型语言模型（LLM）在给定良好结构的提示时，可以保持甚至提高其在翻译不太常见语言方面的性能。我们的研究结果表明，经过适当监督的LLM可以可靠地用于自动翻译IOI（国际信息学奥林匹克）风格的任务。我们评估了多个LLM（包括OpenRoLLM、Llama 3.1 8B、Llama 3.2 3B和GPT-4o）的多种翻译方法，通过重复运行评估它们的翻译准确性和性能稳定性。此外，我们使用准确的英语翻译增强了OJI（罗马尼亚县级信息学奥林匹克）罗马尼亚语数据集，从而提高了其用于未来LLM训练和评估的效用。通过详细的句法和语义分析，我们确认在人工监督下，LLM可以作为多语言问题解决的可行解决方案。我们还将LLM的翻译质量与人类翻译进行比较（由认证专家评估），突显了LLM在现实场景中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在将罗马尼亚语信息学竞赛题目翻译成英语时性能下降的问题。现有方法在处理这种特定领域的翻译时，往往无法保证翻译的准确性和流畅性，导致后续的算法理解和问题解决受到阻碍。

核心思路：论文的核心思路是通过精心设计的提示工程（Prompt Engineering）来引导LLM进行翻译，并结合人工监督，以确保翻译的准确性和质量。通过优化输入提示的结构和内容，可以显著提高LLM在特定领域翻译任务中的表现。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 数据集构建：收集罗马尼亚语的信息学竞赛题目，并进行人工翻译，构建高质量的平行语料库。2) 模型选择：选择多个具有代表性的LLM，包括OpenRoLLM、Llama 3.1 8B、Llama 3.2 3B和GPT-4o。3) 提示工程：设计不同的提示策略，例如提供上下文信息、指定翻译风格等。4) 翻译评估：使用BLEU、ROUGE等指标以及人工评估来衡量翻译质量。5) 性能分析：分析不同LLM在不同提示策略下的表现，找出最佳的翻译方案。

关键创新：该研究的关键创新在于：1) 针对信息学竞赛题目的特点，设计了专门的提示策略，提高了LLM的翻译准确性。2) 构建了一个高质量的罗马尼亚语-英语平行语料库，为后续的研究提供了数据基础。3) 系统地比较了多个LLM在翻译任务中的表现，为实际应用提供了参考。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 提示模板的设计，例如使用“Translate the following Romanian informatics problem into English:”作为前缀。2) 评估指标的选择，除了常用的BLEU和ROUGE之外，还引入了人工评估，以更全面地衡量翻译质量。3) 数据增强策略，通过对原始数据集进行扩充，提高模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究表明，通过精心设计的提示工程，LLM在罗马尼亚语到英语的信息学竞赛题目翻译任务中能够保持甚至提高性能。实验结果显示，经过优化的LLM翻译质量可以媲美甚至超过人类翻译，为自动翻译在特定领域的应用提供了有力支持。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动编程竞赛题目的翻译、多语言教育资源的创建、以及跨语言技术文档的生成。通过提高翻译质量，可以促进不同语言背景的开发者之间的交流与合作，降低跨语言沟通的成本，并为全球范围内的技术教育提供支持。

📄 摘要（原文）

Recent studies have suggested that large language models (LLMs) underperform on mathematical and computer science tasks when these problems are translated from Romanian into English, compared to their original Romanian format. Accurate translation is critical for applications ranging from automatic translations in programming competitions to the creation of high-quality educational materials, as well as minimizing errors or fraud in human translations. This study shows that robust large language models (LLMs) can maintain or even enhance their performance in translating less common languages when given well-structured prompts. Our findings suggest that LLMs, with appropriate supervision, can be reliably used for the automatic translation of IOI (International Olympiad in Informatics)-style tasks. We evaluate several translation methods across multiple LLMs, including OpenRoLLM, Llama 3.1 8B, Llama 3.2 3B and GPT-4o, assessing their translation accuracy and performance stability through repeated runs. Additionally, we augment the OJI (Romanian County-Level Informatics Olympiad) Romanian dataset with accurate English translations, enhancing its utility for future LLM training and evaluation. Through detailed syntactic and semantic analyses, we confirm that with human oversight, LLMs can serve as a viable solution for multilingual problem-solving. We also compare the translation quality of LLMs against human translators, as evaluated by a certified expert, underscoring the potential of LLMs in realworld scenarios.