R1-T1: Fully Incentivizing Translation Capability in LLMs via Reasoning Learning

📄 arXiv: 2502.19735v3 📥 PDF

作者: Minggui He, Yilun Liu, Shimin Tao, Yuanchang Luo, Hongyong Zeng, Chang Su, Li Zhang, Hongxia Ma, Daimeng Wei, Weibin Meng, Hao Yang, Boxing Chen, Osamu Yoshie

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-27 (更新: 2025-05-26)

💡 一句话要点

R1-T1：通过推理学习，充分激发LLM在机器翻译中的能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器翻译 大型语言模型 推理学习 强化学习 链式思考 多语言翻译 领域翻译

📋 核心要点

  1. 现有机器翻译方法缺乏通用性，难以适应不同场景，且依赖人工设计的或合成的推理链，与人类翻译习惯不符。
  2. R1-T1框架通过强化学习和人类对齐的推理链，使LLM能够在推理时进行推理，从而提升机器翻译的质量和泛化能力。
  3. 实验结果表明，R1-T1在多种语言和领域翻译任务上均取得了显著的性能提升，尤其是在未见过的语言上。

📝 摘要（中文）

尽管像DeepSeek-R1这样基于推理增强的大型语言模型（LLMs）取得了突破，但将推理时推理融入机器翻译（MT）领域仍未被充分探索。人类翻译通常采用结构化的、多层推理链（CoTs）。现有方法要么为特定的MT子任务（例如，文学翻译）设计固定的CoT，要么依赖于合成的、与人类不一致的CoT，并通过容易过拟合的监督微调（SFT）进行训练，限制了它们对不同翻译场景的适应性。本文介绍了R1-Translator（R1-T1），这是一个新颖的框架，通过强化学习（RL）和包含六种常见模式的与人类对齐的CoT，实现通用MT的推理时推理。我们的方法首创了三项创新：（1）将基于推理的翻译扩展到更广泛的MT场景（例如，多语言MT、领域MT），这些场景在训练阶段是未知的；（2）形式化了六个专家策划的CoT模板，这些模板反映了混合的人类策略，如上下文感知的释义和回译；（3）通过RL实现自我进化的CoT发现。在Flores-101测试集和四个特定领域的MT任务上，人工和自动评估结果均表明，在总共10多种语言和40多个翻译方向上，翻译性能得到了稳定提升，尤其是在训练中未见过的语言上。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器翻译方法，特别是基于大型语言模型的方法，在利用推理能力方面存在不足。它们要么依赖于为特定任务定制的固定推理链，要么使用合成的、与人类翻译策略不一致的推理链，导致泛化能力差，难以适应新的语言和领域。此外，监督微调容易导致过拟合，进一步限制了模型的性能。

核心思路：R1-T1的核心思路是通过强化学习，使LLM能够学习使用与人类翻译策略对齐的推理链。这些推理链由专家设计，涵盖了常见的翻译模式，如上下文感知释义和回译。通过强化学习，模型可以自我进化，发现更有效的推理策略，从而提高翻译质量和泛化能力。

技术框架：R1-T1框架包含以下主要模块：1) CoT模板库：包含六种专家设计的、与人类翻译策略对齐的推理链模板。2) 推理链生成器：根据CoT模板，生成用于翻译的推理链。3) 翻译模型：使用LLM进行翻译，并根据推理链进行调整。4) 强化学习模块：使用强化学习算法，根据翻译质量奖励信号，优化推理链生成器，使其能够生成更有效的推理链。整体流程是，给定源语言文本，推理链生成器根据CoT模板生成推理链，翻译模型根据推理链进行翻译，强化学习模块根据翻译质量奖励信号，优化推理链生成器。

关键创新：R1-T1的关键创新在于：1) 通用性：将推理链翻译扩展到更广泛的MT场景，包括多语言和领域翻译。2) 人类对齐：使用专家设计的、与人类翻译策略对齐的推理链模板。3) 自我进化：通过强化学习，使模型能够自我进化，发现更有效的推理策略。与现有方法的本质区别在于，R1-T1不是依赖于固定的或合成的推理链，而是通过强化学习，使模型能够学习使用与人类翻译策略对齐的、可自我进化的推理链。

关键设计：CoT模板的设计是关键。论文中定义了六种专家策划的CoT模板，这些模板反映了混合的人类策略，如上下文感知的释义和回译。强化学习模块使用策略梯度算法进行优化，奖励信号基于翻译质量的自动评估指标（如BLEU）和人工评估结果。具体的参数设置和网络结构在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，R1-T1在Flores-101测试集和四个特定领域的MT任务上，在总共10多种语言和40多个翻译方向上，翻译性能得到了稳定提升。尤其是在训练中未见过的语言上，性能提升更为显著。具体的性能数据和对比基线在论文中未详细描述，属于未知信息。

🎯 应用场景

R1-T1框架具有广泛的应用前景，可应用于各种机器翻译场景，包括通用翻译、领域翻译、多语言翻译等。该研究的实际价值在于提高机器翻译的质量和泛化能力，减少人工干预，降低翻译成本。未来，该框架可以进一步扩展到其他自然语言处理任务，如文本摘要、问答系统等。

📄 摘要（原文）

Despite recent breakthroughs in reasoning-enhanced large language models (LLMs) like DeepSeek-R1, incorporating inference-time reasoning into machine translation (MT), where human translators naturally employ structured, multi-layered reasoning chain-of-thoughts (CoTs), is yet underexplored. Existing methods either design a fixed CoT tailored for a specific MT sub-task (e.g., literature translation), or rely on synthesizing CoTs unaligned with humans and supervised fine-tuning (SFT) prone to overfitting, limiting their adaptability to diverse translation scenarios. This paper introduces R1-Translator (R1-T1), a novel framework to achieve inference-time reasoning for general MT via reinforcement learning (RL) with human-aligned CoTs comprising six common patterns. Our approach pioneers three innovations: (1) extending reasoning-based translation to broader MT scenarios (e.g., multilingual MT, domain MT) unseen in the training phase; (2) formalizing six expert-curated CoT templates that mirror hybrid human strategies like context-aware paraphrasing and back translation; and (3) enabling self-evolving CoT discovery through RL. Both human and automatic evaluation results indicate a steady translation performance improvement in a total of 10+ languages and 40+ translation directions on Flores-101 test set and four domain-specific MT tasks, especially on the languages unseen from training.